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Enregistrement W3083322954 · doi:10.1097/gme.0000000000001654

Comparison of performance and health indicators between perimenopausal and postmenopausal obese women: the effect of high-intensity interval training (HIIT)

2020· article· en· W3083322954 sur OpenAlexaff
Georges Jabbour, Horia D. Iancu

Notice bibliographique

RevueMenopause The Journal of The North American Menopause Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnthropometryInterval trainingMenopausePostmenopausal womenInternal medicineVO2 maxLinear regressionHigh-intensity interval trainingHeart rateBlood pressureStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study examined the effects of 6 weeks of high-intensity interval training (HIIT) on performance and health indicators in obese perimenopausal (PERIM) women and similarly aged and older postmenopausal women (POSTM1 and POSTM2, respectively). METHODS: Sixteen PERIM women (average age 49.6 y), 21 POSTM1 women (average age 50.6 y), and 19 POSTM2 women (average age 69.6 y) completed a 6-week HIIT intervention. Anthropometric parameters, mechanical efficiency (ME in %), lipid oxidation (LO in %), and low and high spectral frequencies (LF[ms2] and HF[ms2]) were computed pre- and postintervention. RESULTS: PERIM women showed a significantly higher VO2max preintervention compared to POSTM1 and 2 (P < 0.01). Moreover, HF, LF, and the LF/HF ratio differed significantly in PERIM women preintervention compared to POSTM1 and 2 (P < 0.01, respectively). After 6 weeks, a significant decrease in anthropometric variables was observed for all groups (P < 0.01). The VO2max in mL/kg/min increased for all groups (P < 0.01). Multiple linear regression analysis demonstrated that age contributed significantly to differences in VO2max values between groups preintervention (r = 0.72). This model accounted for 34% (r2 = 0.34) of the variation. On the other hand, menopause status was an independent predictor of LO, accounting for 38% of the variation, as well as of HF (33%), LF (29%), and the LF/HF ratio (24%). After HIIT, no age or menopause effect was detected for these independent variables. CONCLUSIONS: Maximal oxygen consumption, HF, LF, and the LF/HF ratio differ among women according to the menopausal status and age. A 6-week HIIT intervention improved many health and performance parameters and reduced the effects of menopause and age.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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