HIIT'ing or MISS'ing the Optimal Management of Polycystic Ovary Syndrome: A Systematic Review and Meta-Analysis of High- Versus Moderate-Intensity Exercise Prescription
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Polycystic Ovary syndrome (PCOS) is a metabolic disorder associated with increased cardiovascular disease risk. Exercise is an effective treatment strategy to manage symptoms and reduce long-term health risk. High-intensity interval training (HIIT) has been suggested as a more efficient exercise mode in PCOS; however, it is not clear whether HIIT is superior to moderate intensity steady state exercise (MISS). Methods: We synthesized available data through a systematic review and meta-analysis to compare the effectiveness of isolated HIIT and MISS exercise interventions. Our primary outcome measures were cardiorespiratory fitness and insulin resistance, measured using V˙ O2max and HOMA-IR respectively. Results: A total of 16 studies were included. Moderate-quality evidence from 16 studies identified significant improvements in V˙ O2max following MISS (Δ = 1.081 ml/kg/min, p < 0.001, n = 194), but not HIIT (Δ = 0.641 ml/kg/min, p = 0.128, n = 28). Neither HIIT nor MISS improved HOMA-IR [(Δ = −0.257, p = 0.374, n = 60) and (Δ = −0.341, p = 0.078, n = 159), respectively]. Discussion: A significant improvement in V˙ O2max was evident following MISS, but not HIIT exercise in women with PCOS. This contrasts with previous literature in healthy and clinical cohorts that report superior benefits of HIIT. Therefore, based on available moderate-quality evidence, HIIT exercise does not provide superior outcomes in V˙ O2max compared with MISS, although larger high-quality interventions are needed to fully address this. Additional dietary/pharmacological interventions may be required in conjunction with exercise to improve insulin sensitivity.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».