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Enregistrement W3111491946 · doi:10.1249/mss.0000000000002582

Endurance and Sprint Training Improve Glycemia and V˙O2peak but only Frequent Endurance Benefits Blood Pressure and Lipidemia

2020· article· en· W3111491946 sur OpenAlexaff
Heather L. Petrick, Trevor J. King, Christopher Pignanelli, TARA E. VANDERLINDE, Jeremy N. Cohen, Graham P. Holloway, Jamie F. Burr

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArterial stiffnessInternal medicineGlycemicCardiologyBlood pressurePhysical therapyEndurance trainingInterval trainingEndocrinologyAerobic exerciseInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Sprint interval training (SIT) has gained popularity as a time-effective alternative to moderate-intensity endurance training (END). However, whether SIT is equally effective for decreasing cardiometabolic risk factors remains debatable, as many beneficial effects of exercise are thought to be transient, and unlike END, SIT is not recommended daily. Therefore, in line with current exercise recommendations, we examined the ability of SIT and END to improve cardiometabolic health in overweight/obese males. METHODS: Twenty-three participants were randomized to perform 6 wk of constant workload SIT (3 d·wk-1, 4-6 × 30 s ~170% Wpeak, 2 min recovery, n = 12) or END (5 d·wk-1, 30-40 min, ~60% Wpeak, n = 11) on cycle ergometers. Aerobic capacity (V˙O2peak), body composition, blood pressure (BP), arterial stiffness, endothelial function, glucose and lipid tolerance, and free-living glycemic regulation were assessed pre- and posttraining. RESULTS: Both END and SIT increased V˙O2peak (END ~15%, SIT ~5%) and glucose tolerance (~20%). However, only END decreased diastolic BP, abdominal fat, and improved postprandial lipid tolerance, representing improvements in cardiovascular risk factors that did not occur after SIT. Although SIT, but not END, increased endothelial function, arterial stiffness was not altered in either group. Indices of free-living glycemic regulation were improved after END and trended toward an improvement after SIT (P = 0.06-0.09). However, glycemic control was better on exercise compared with rest days, highlighting the importance of exercise frequency. Furthermore, in an exploratory nature, favorable individual responses (V˙O2peak, BP, glucose tolerance, lipidemia, and body fat) were more prevalent after END than low-frequency SIT. CONCLUSION: As only high-frequency END improved BP and lipid tolerance, free-living glycemic regulation was better on days that participants exercised, and favorable individual responses were consistent after END, high-frequency END may favorably improve cardiometabolic health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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