Heterogeneity and incidence of non-response for changes in cardiorespiratory fitness following time-efficient sprint interval exercise training
Notice bibliographique
Résumé
Interindividual variability for training-induced changes in maximal oxygen uptake (V̇O2max) is well described following continuous aerobic and high-intensity interval training. Whether similar variability is observed following time-efficient sprint interval training with minimal training volume (i.e., reduced-exertion high-intensity interval training; REHIT) is unknown. We conducted a pooled analysis of n = 117 (68 men) training participants (mean ± SD: age: 30 ± 10 y; V̇O2max: 34.8 ± 7.5 mL·kg−1·min−1), who completed a V̇O2max assessment before and 3 days after 6 weeks of REHIT comprising of two 10–20-s ‘all-out’ cycling sprints per session, and n = 40 no-intervention control participants (age: 30 ± 13 y; V̇O2max: 31.5 ± 6.5 mL·kg−1·min−1) who completed repeated V̇O2max tests over a comparable timeframe. Individual responses estimated using 50% confidence intervals derived from the technical error were interpreted against a smallest worthwhile change of 1.75 mL·kg−1·min−1. The standard deviation of individual responses was 2.39 mL·kg−1·min−1 demonstrating clinically meaningful heterogeneity in training-induced changes in V̇O2max following REHIT that exceed the technical, biological and random within-subjects variability of V̇O2max assessment. The likely (75% probability) non-response rate was 18% (21/117), and 49% (57/117) of individuals demonstrated increases in V̇O2max likely higher than the smallest worthwhile change. We conclude that the well-described increase in V̇O2max following REHIT at the group level is subject to substantial variability in magnitude at an individual level. This has important implications for exercise prescription and can be harnessed to elucidate mechanisms of adaptation. Novelty: There is substantial heterogeneity in V̇O2max responses following time-efficient sprint interval training. Proportion of non-response was 18% and ∽50% of individuals show clinically meaningful increases in V̇O2max.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».