Two Weekly Sessions of High-Intensity Interval Training Improve Metabolic Syndrome and Hypertriglyceridemic Waist Phenotype in Older Adults: A Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Exercise training provides physiological benefits for maintaining good health. A common exercise strategy is high-intensity interval training (HIIT). HIIT may alleviate metabolic syndrome (MetS) and hypertriglyceridemic waist (HTGW) phenotype, but remains largely unstudied in ageing participants. The aim of this research was to investigate the impact of 2 weekly HIIT sessions on MetS markers and HTGW-related factors in older adults. Methods: In this randomized controlled trial, 140 older men and women were randomized into two groups, the experimental group (EG), and the control group (CG). The EG performed 2 weekly sessions of HIIT during 12 weeks. HIIT sessions consisted of 40 min treadmill running/walking: a 10 min warm-up at 50%–60% of maximum heart rate (HRmax), followed by 10 sets of 1 min bouts at 85%–90% of HRmax interspersed with 1 min walking at self-selected pace (totaling 20 min), and 10 min cool-down walking at self-selected pace. The CG did not perform any type of intense exercise during the intervention period. Results: Participants in the EG of both sexes decreased MetS, HTGW, blood pressure, cholesterol, and glycemia (P < 0.05). After training, the number of hypertensive men decreased by 100% and women by 70%. There was a 75% reduction in women with diabetes, a 100% reduction in MetS indicators and over 80% reduction in HTGW in participants of both sexes. Conclusion: Two weekly sessions of HIIT proved to be feasible and effective to induce clinically relevant improvements in MetS and HTGW indicators.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».