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Enregistrement W3157243427 · doi:10.1155/2021/5554597

Effects of High-Intensity Interval Training Protocols on Liver Enzymes and Wellness in Women

2021· article· en· W3157243427 sur OpenAlexaff
Timothy A. Rengers, Samantha C. Orr, Charles Marks, Tamara Hew‐Butler, Myung Dong Choi, Scotty Butcher, Dorin Drignei, Elise C. Brown

Notice bibliographique

RevueJournal of Sports Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh-intensity interval trainingMedicineInterval trainingCardiorespiratory fitnessWaistInternal medicineRowingPhysical therapyAnthropometryConfidence intervalHeart rateBody mass indexCardiologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. Single-modality, high-intensity interval training (HIIT) using traditional cardiorespiratory exercise selection has been found to provide similar and sometimes superior cardiometabolic effects compared with moderate-intensity continuous training. However, little is known regarding the cardiometabolic and psychosocial effects of HIIT using resistance training modalities. Therefore, this study aims to compare the effects of HIIT using rowing (R-HIIT) and multimodal HIIT (MM-HIIT) using resistance training on liver enzymes, cardiometabolic risk factors, and psychosocial outcomes. Method. Recreationally active females with a body mass index &lt;30 kg/m2 (N = 16, 23.0 ± 5.9 years) were randomized into a MM-HIIT or R-HIIT group and completed a 12-week HIIT intervention (ClinicalTrials.gov registration number: https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03093441) using principles of social cognitive theory (SCT). Participants completed pre- and postintervention measurements on anthropometrics, resting heart rate, blood pressure, blood measures (lipids, liver enzymes, and glucose), exercise self-efficacy, and perceived wellness. Analysis of covariance was used to examine differences in postintervention measures between groups after controlling for baseline values, waist circumference, and waist-to-height ratio. Results. R-HIIT group had significantly decreased alanine aminotransferase (mean difference = 13.16, <a:math xmlns:a="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"> <a:mi>P</a:mi> <a:mo>=</a:mo> <a:mn>0.013</a:mn> </a:math> , effect size (ES) = 0.44, confidence interval (CI) = 3.40 to 22.92) and aspartate aminotransferase (mean difference = 10.79, <c:math xmlns:c="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"> <c:mi>P</c:mi> <c:mo>=</c:mo> <c:mn>0.024</c:mn> </c:math> , ES = 0.38, CI = 1.67 to 19.90) levels compared with the M-HIIT group, and the whole group had improved wellness scores (14.72 ± 2.6 to 16.89 ± 2.76, <e:math xmlns:e="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"> <e:mi>P</e:mi> <e:mo>=</e:mo> <e:mn>0.002</e:mn> </e:math> ). Conclusion. R-HIIT may be an effective preventative method for improving liver health in females without obesity. When using principles of SCT, HIIT may enhance overall well-being.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,859
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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