Change in Central Cardiovascular Function in Response to Intense Interval Training: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: High-intensity interval training and sprint interval training significantly increase maximal oxygen uptake (V̇O 2max ), which enhances endurance performance and health status. Whether this response is due to increases in central cardiovascular function (cardiac output (CO) and blood volume) or peripheral factors is unknown. PURPOSE: This study aimed to conduct a systematic review and meta-analysis to assess the effects of high-intensity interval training and sprint interval training (referred to as intense interval training) on changes in central cardiovascular function. METHODS: We performed a systematic search of eight databases for studies denoting increases in V̇O 2max in which CO, stroke volume (SV), blood volume, plasma volume, end-diastolic/systolic volume, or hematocrit were measured. RESULTS: Forty-five studies were included in this analysis, comprising 946 men and women of various health status (age and V̇O 2max , 20-76 yr and 13-61 mL·kg -1 ·min -1 ) who performed 6-96 sessions of interval training. Results showed an increase in V̇O 2max with intense interval training that was classified as a large effect ( d = 0.83). SV ( d = 0.69), and CO ( d = 0.49) had moderate effect sizes in response to intense interval training. Of 27 studies in which CO was measured, 77% exhibited significant increases in resting CO or that obtained during exercise. Similarly, 93% of studies revealed significant increases in SV in response to intense interval training. Effect sizes for these outcomes were larger for clinical versus healthy populations. Plasma volume, blood volume, and hematocrit had small effect sizes after training ( d = 0.06-0.14). CONCLUSIONS: Increases in V̇O 2max demonstrated with intense interval training are attendant with increases in central O 2 delivery with little contribution from changes in hematocrit, blood volume, or plasma volume.
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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 | 0,022 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».