Time-course effects of functional fitness sessions performed at different intensities on the metabolic, hormonal, and BDNF responses in trained men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To investigate the time-course effects of a self-regulated training session (performed at an rating perceived exertion of 6/10), all-out session, and a control session on the metabolic, hormonal, and brain derived neurotrophic factor (BDNF) responses in Functional-Fitness (FFT) participants. METHODS: ; 2000 m rowing test 7.35 ± 0.18 min; 1RM back squat 135.6 ± 21.9 kg) performed a FFT session under two different conditions: all-out, or with the intensity controlled to elicit an rating perceived exertion (RPE) of 6 in the Borg 10-point scale (RPE6). A control session (no exercise) was also completed. Metabolic (lactate and creatine kinase), hormonal (testosterone and cortisol), and BDNF responses were assessed pre, post-0 h, 1 h, 2 h and 24 h after the sessions. RESULTS: Creatine kinase concentrations were significantly higher (p ≤ 0.05) after 24 h for both training sessions. Total and free testosterone concentrations were lower post-2 h for all-out when compared to the RPE6 session (p ≤ 0.05). Serum cortisol concentration increased post-0 h (p = 0.011) for RPE6 and post-0 h (p = 0.003) and post-1 h (p = 0.030) for all-out session when comparing to baseline concentrations. BDNF was significantly higher (p = 0.002) post-0 h only for the all-out session when compared to baseline. A positive correlation between blood lactate concentrations and BDNF (r = 0.51; p = 0.01) was found for both effort interventions. CONCLUSIONS: A single FFT session when performed in all-out format acutely increases the concentrations of serum BDNF. However, physiological stress markers show that the all-out session requires a longer recovery period when compared to the RPE6 protocol. These findings can be helpful to coaches and practitioners design FFT session.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».