Effects of weight loss and weight loss maintenance on cardiac autonomic function in obesity: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
To investigate relationships between weight loss and weight loss maintenance with cardiac autonomic function and exercise in obesity, 39 adults (45.7 ± 10.7 years; BMI: 34.2 ± 3.4 kg·m −2 ) participated in a 10-week, medical weight loss program combined with aerobic exercise. A subset ( n = 18) participated in an aerobic exercise weight loss maintenance program (550 or 970 MET min·week −1 ) for 18 additional weeks. Primary outcomes included markers of cardiac autonomic function assessed by heart rate variability (HRV) (i.e., SDNN, RMSSD, HFln). Following weight loss, we observed significant improvements for SDNN (48.2 [41.4–55.1] vs. 55.1 [45.7–64.4] ms, p = 0.03), RMSSD (37.7 [29.1–46.4] vs. 47.9 [37.4–58.4] ms, p = 0.002), and HFln (5.88 [5.39–6.36] vs. 6.32 [5.86–6.78] ms, p = 0.001). Regression analyses showed fasting insulin concentration predicted 24% and 27% of the variance in RMSSD ( r 2 = 0.236, p = 0.007) and HFln ( r 2 = 0.274, p = 0.004), respectively. Following weight loss maintenance, no significant changes in HRV were observed. Changes in LDL ( r=–0.54, p = 0.04) and non-HDL ( r=–0.77, p = 0.001) were inversely associated with RMSSD changes. Clinically significant weight loss via caloric restriction and aerobic exercise improved HRV markers of cardiac vagal modulation. Following weight loss maintenance, we did not observe any further changes in HRV. Thus, our data suggest that commonly prescribed exercise volumes contribute to maintenance of parasympathetic modulation following medical weight loss programming and exercise. Novelty Caloric restriction and exercise exert significant improvements in cardiac autonomic function as measured by HRV in overweight and obesity. Aerobic exercise training, within recommended guidelines coupled with weight loss maintenance, retains cardiac autonomic function benefits from weight loss in previously obese individuals.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».