Exploring interindividual differences in fasting and postprandial insulin sensitivity adaptations in response to sprint interval exercise training
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Previous studies have concluded that wide variance in changes in insulin sensitivity markers following exercise training demonstrates heterogeneity in individual trainability. However, these studies frequently don't account for technical, biological, and random within‐subject measurement error. We used the standard deviation of individual responses (SD IR ) to determine whether interindividual variability in trainability exists for fasting and postprandial insulin sensitivity outcomes following low‐volume sprint interval training (SIT). We pooled data from 63 untrained participants who completed 6 weeks of SIT ( n = 49; VO 2 max: 35 (7) mL⋅kg −1 ⋅min −1 ) or acted as no‐intervention controls ( n = 14; VO 2 max: 34 (6) mL⋅kg −1 ⋅min −1 ). Fasting and oral glucose tolerance test (OGTT)‐derived measures of insulin sensitivity were measured pre‐ and post‐intervention. SD IR values were positive and exceeded a small effect size threshold for changes in fasting glucose (SD IR = 0.27 [95%CI 0.07,0.38] mmol⋅L −1 ), 2‐h OGTT glucose (SD IR = 0.89 [0.22,1.23] mmol⋅L −1 ), glucose area‐under‐the‐curve (SD IR = 66.4 [−81.5,124.3] mmol⋅L −1 ⋅120min −1 ) and The Cederholm Index (SD IR = 7.2 [−16.0,19.0] mg⋅l 2 ⋅mmol −1 ⋅mU −1 ⋅min −1 ), suggesting meaningful individual responses to SIT, whilst SD IR values were negative for fasting insulin, fasting insulin resistance and insulin AUC. For all variables, the 95% CIs were wide and/or crossed zero, highlighting uncertainty about the existence of true interindividual differences in exercise trainability. Only 2–22% of participants could be classified as responders or non‐responders with more than 95% certainty. Our findings demonstrate it cannot be assumed that variation in changes in insulin sensitivity following SIT is attributable to inherent differences in trainability, and reiterate the importance of accounting for technical, biological, and random error when examining heterogeneity in health‐related training adaptations.
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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 | 0,008 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».