The Effect of Aerobic Training and Increasing Nonexercise Physical Activity on Cardiometabolic Risk Factors
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Epidemiological studies suggest that sedentary behavior is an independent risk factor for cardiovascular mortality independent of meeting physical activity guidelines. However, limited evidence of this relationship is available from prospective interventions. The purpose of the present study is to evaluate the combined effect of aerobic training and increasing nonexercise physical activity on body composition and cardiometabolic risk factors. METHODS: Obese adults (N = 45) were randomized to 6 months of aerobic training (AERO), aerobic training and increasing nonexercise physical activity (~3000 steps above baseline levels; AERO-PA), or a control (CON) group. The AERO and AERO-PA groups performed supervised aerobic training (3-4 times per week). The AERO-PA group wore Fitbit One accelerometers and received behavioral coaching to increase nonexercise physical activity. RESULTS: There was a larger increase in fitness in the AERO-PA group (0.27 L·min-1; confidence interval (CI), 0.16 to 0.40 L·min-1) compared with the AERO group (0.09 L·min-1; CI, -0.04 to 0.22 L·min-1) and the CON group (0.01; CI, -0.11 to 0.12 L·min-1). Although significant findings were not observed in the entire study sample, when the analysis was restricted to participants compliant to the intervention (n = 33), we observed significant reductions in waist circumference, percent weight loss, body fat, 2-h glucose, and 2-h insulin in comparison to the CON group (P < 0.05), but not the AERO group. Furthermore, linear regression models showed that change in steps was associated with 21% and 26% of the variation in percent weight loss and percent fat loss, respectively. CONCLUSIONS: Increasing nonexercise physical activity with aerobic training may represent a viable strategy to augment the fitness response in comparison to aerobic training alone and has promise for other health 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».