Comparison of performance-related responses to an endurance running training between untrained men and women
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The adherence on endurance running events is increasing exponentially around the World in both previously untrained men and women, thus the incorporation of more appropriate and individualized training approaches are required. It is not known if male and female untrained runners differ in the responses to endurance running training on performancerelated variables. Objective: We aimed to compare performance-related responses to an endurance running training program between untrained men and women. Material and method: Sixteen participants (8 men and 8 women) were paired in the baseline by age, body mass index, and percentage in which time to complete 5 km (t5km) represented from the average of best 50 runners t5km in the greatest regional race for each gender. They completed an 11-week training protocol alternating high-intensity interval training and moderateintensity continuous running, three times per week, in a running track. In the week 1 and 11 of the protocol (baseline and post-training weeks), peak running velocity at treadmill (Vpeak), time limit (tlim) at 100% Vpeak, t5km, and the index rMSSD of heart rate variability (HRV) were measured for cardiac autonomic function. Baseline gender-differences were accounted in the analysis. Results: Male and female significantly improved Vpeak (9.4 ± 1.7% and 7.2 ± 1.7%, respectively) and t5km (-13.0 ± 1.8% for both), and no gender-related differences for the adaptations in these two variables were observed. The tlim at 100% Vpeak and rMSSD did not change across the training period in both groups. Percentage of change for men was “moderately” higher than for women for rMSSD (33.4 ± 40.7% vs. 13.9 ± 21.4%), although statistically non-significant. Conclusion: Men and women responses to training were similar with regards to their running performance and cardiac autonomic function. With regards to practical application, Vpeak and its tlim can be applied in exercise settings for the prescription of moderate- to high-intensity running training with similar benefits regardless of the biological gender
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».