Impact of acute circuit training on irisin in younger and older overweight adults
Notice bibliographique
Résumé
Studies show aerobic exercise increases irisin and leads to health benefits. The impact of circuit training (CT) on irisin in overweight younger and older adults is unknown. The objectives were to determine whether, during an acute bout of CT, changes in irisin differed between overweight younger and older adults, and if irisin is associated with body composition, fitness level, or muscle strength. Inactive, overweight adults aged between 19–35 (25.9 ± 5.0; n = 15) and 60–75 years (67.7 ± 4.1; n = 14) participated in this study. The primary exposure variable was an acute bout of CT (12–15 repetitions; 65–70% of 1-repetition maximum; 3 loops). The primary outcome measure was the concentration of irisin determined by ELISA before, during, and after exercise. Repeated-measures analyses showed no effect of time on irisin levels during acute CT, and no interaction effect between age and time (p > 0.05). No associations were observed between changes in irisin and body composition, fitness, or strength (p > 0.05). In conclusion, acute CT does not increase irisin in overweight individuals, and irisin is not associated with the measured outcomes. Further studies are needed to elucidate the release of irisin by different types of exercise across the lifespan. This trial was registered at clinicaltrials.gov (NCT03715088). Novelty: Younger and older adults show a similar irisin response to an acute bout of circuit training. Irisin response is not associated with measures of body composition, cardiorespiratory fitness, or muscle strength.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».