The Role Of Blood Glucose In Exercise-induced Appetite Suppression.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Blood glucose concentrations are known to affect hunger perceptions and appetite hormones following nutrient ingestion. Further, exercise-intensity dependent effects have been demonstrated on blood glucose and appetite separately. PURPOSE: To examine the potential role of blood glucose as a potential mechanism for appetite suppression following exercise of differing intensities. METHODS: Ten recreationally-active males and females (8 male, 2 female; 25 ± 5 y; 22.6 ± 3.2 kg·m-2; 47.8 ± 8.0 mL·kg-1·min-1; females in the early follicular phase of their menstrual cycle) were recruited for a within-subjects randomized crossover experimental design completing three separate sessions; 1) No-exercise control (CTRL); 2) 30 min moderate-intensity continuous training (MICT) run at 70% V̇O2max; or 3) running sprint interval training (SIT) with 4 x 30-s “all-out” efforts interspersed with 240-s recovery. Acylated ghrelin, active peptide tyrosine tyrosine (PYY), active glucagon-like peptide-1 (GLP-1), blood glucose, and overall subjective appetite perceptions were measured pre-exercise, as well as 0, 30, 60, and 120 min post-exercise. RESULTS: Blood glucose exhibited a main effect of session (P = 0.023) with differences existing between CTRL and MICT (4.6 ± 1.0 vs 5.0 ± 1.0 mmol·L-1; P = 0.056). Additionally, blood glucose concentrations demonstrated a main effect of time (P = 0.034) where 0 min post-exercise concentrations (5.5 ± 1.2 mmol·L-1) different compared to 30 min (4.7 ± 1.2 mmol·L-1; P = 0.027) and 120 min (4.7 ± 0.7 mmol·L-1; P = 0.089) post-exercise, likely driven by exercise-induced elevations. Acylated ghrelin was suppressed post-exercise following SIT compared to CTRL at all time points (>153 ± 82 pg·mL-1; P < 0.017) and MICT at 30, 60, and 120 min (>177 ± 48 pg·mL-1; P < 0.025). Though there were no exercise-induced effects on active PYY (P > 0.212), active GLP-1 was elevated 30 min post-MICT (6.71 ± 2.50 pmol·L-1) versus CTRL (5.20 ± 2.15 pmol·L-1; P = 0.006) and SIT (4.97 ± 2.39 pmol·L-1; P = 0.062). Overall appetite perceptions were consistently suppressed following SIT compared to CTRL (>12 ± 2 mm; P < 0.010) and MICT (>11 ± 2 mm; P < 0.012). CONCLUSION: Blood glucose does not appear to be involved in exercise-indued appetite suppression.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».