Skeletal muscle mechanisms contributing to improved glycemic control following intense interval exercise and training
Notice bibliographique
Résumé
High-intensity and sprint interval training (HIIT and SIT, respectively) enhance insulin sensitivity and glycemic control in both healthy adults and those with cardiometabolic diseases. The beneficial effects of intense interval training on glycemic control include both improvements seen in the hours to days following a single session of HIIT/SIT and those which accrue with chronic training. Skeletal muscle is the largest site of insulin-stimulated glucose uptake and plays an integral role in the beneficial effects of exercise on glycemic control. Here we summarize the skeletal muscle responses that contribute to improved glycemic control during and following a single session of interval exercise and evaluate the relationship between skeletal muscle remodelling and improved insulin sensitivity following HIIT/SIT training interventions. Recent evidence suggests that targeting skeletal muscle mechanisms via nutritional interventions around exercise, particularly with carbohydrate manipulation, can enhance the acute glycemic benefits of HIIT. There is also some evidence of sex-based differences in the glycemic benefits of intense interval exercise, with blunted responses observed after training in females relative to males. Differences in skeletal muscle metabolism between males and females may contribute to sex differences in insulin sensitivity following HIIT/SIT, but well-controlled studies evaluating purported muscle mechanisms alongside measurement of insulin sensitivity are needed. Given the greater representation of males in muscle physiology literature, there is also a need for more research involving female-only cohorts to enhance our basic understanding of how intense interval training influences muscle insulin sensitivity in females across the lifespan.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».