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Enregistrement W4286008029 · doi:10.3390/healthcare10071346

Clinical and Biological Adaptations in Obese Older Adults Following 12-Weeks of High-Intensity Interval Training or Moderate-Intensity Continuous Training

2022· article· en· W4286008029 sur OpenAlexafffund
Layale Youssef, Jordan Granet, Vincent Marcangeli, Maude Dulac, Guy Hajj‐Boutros, Olivier Reynaud, Fanny Buckinx, Pierrette Gaudreau, José A. Morais, Pascale Mauriège, Gilles Gouspillou, Philippe Noirez, Mylène Aubertin‐Leheudre

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecCentre Hospitalier de l’Université de MontréalMcGill University Health CentreUniversité LavalUniversité de MontréalUniversité du Québec à MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - Santé
Mots-clésMedicineHigh-intensity interval trainingInterval trainingContinuous trainingRowingPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sarcopenia and obesity are considered a double health burden. Therefore, the implementation of effective strategies is needed to improve the quality of life of older obese individuals. The aim of this study was to compare the impact of high-intensity interval training (HIIT) and moderate-intensity continuous training (MICT) on functional capacities, muscle function, body composition and blood biomarkers in obese older adults. Adipose tissue gene expression and markers of muscle mitochondrial content and quality control involved in exercise adaptations were also investigated. Sixty-eight participants performed either HIIT (n = 34) on an elliptical trainer or MICT (n = 34) on a treadmill, three times per week for 12 weeks. HIIT produced significantly higher benefits on some physical parameters (six-minute walking test (HIIT: +12.4% vs. MICT: +5.2%); step test (HIIT: +17.02% vs. MICT: +5.9%); ten-repetition chair test (HIIT: −17.04% vs. MICT: −4.7%)). Although both HIIT and MICT led to an improvement in lower limb power (HIIT: +25.2% vs. MICT: +20.4%), only MICT led to higher improvement in lower limb muscle strength (HIIT: +4.3% vs. MICT: +23.2%). HIIT was more beneficial for increasing total lean body mass (HIIT: +1.58% vs. MICT: −0.81%), while MICT was more effective for decreasing relative gynoid fat mass (HIIT: −1.09% vs. MICT: −4.20%). Regarding adipose tissue gene expression, a significant change was observed for cell death-inducing DFFA (DNA fragmentation factor-alpha)-like effector A (CIDEA) in the HIIT group (A.U; HIIT at T0: 32.10 ± 39.37 vs. HIIT at T12: 48.2 ± 59.2). Mitochondrial transcription factor A (TFAM) content, a marker of mitochondrial biogenesis, increased significantly following HIIT (+36.2%) and MICT (+57.2%). A significant increase was observed in the HIIT group for Translocase of Outer Membrane 20 (TOM20; +54.1%; marker of mitochondrial content), Mitofusin-2 (MFN2; +71.6%; marker of mitochondrial fusion) and Parkin RBR E3 Ubiquitin Protein Ligase (PARKIN; +42.3%; marker of mitophagy). Overall, our results indicate that even though MICT (walking on treadmill) and HIIT (on an elliptical) are effective intervention strategies in obese older adults, HIIT appears to have slightly more beneficial effects. More specifically, HIIT led to higher improvements than MICT on functional capacities, lean mass and skeletal muscle markers of mitochondrial content, fusion, and mitophagy. Thus, MICT but also HIIT (time-efficient training) could be recommended as exercise modalities for obese older adults to maintain or improve mobility, health and quality of life.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,221
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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