MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387426428 · doi:10.1007/s40279-023-01938-6

A Perspective on High-Intensity Interval Training for Performance and Health

2023· article· en· W4387426428 sur OpenAlexafffund
Alexandra M. Coates, Michael J. Joyner, Jonathan P. Little, Andrew M. Jones, Martin J. Gibala

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGran Sasso Science InstitutePepsiCo
Mots-clésHigh-intensity interval trainingSports medicinePerspective (graphical)Training (meteorology)Interval trainingMedicineIntensity (physics)Physical therapyPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interval training is a simple concept that refers to repeated bouts of relatively hard work interspersed with recovery periods of easier work or rest. The method has been used by high-level athletes for over a century to improve performance in endurance-type sports and events such as middle- and long-distance running. The concept of interval training to improve health, including in a rehabilitative context or when practiced by individuals who are relatively inactive or deconditioned, has also been advanced for decades. An important issue that affects the interpretation and application of interval training is the lack of standardized terminology. This particularly relates to the classification of intensity. There is no common definition of the term "high-intensity interval training" (HIIT) despite its widespread use. We contend that in a performance context, HIIT can be characterized as intermittent exercise bouts performed above the heavy-intensity domain. This categorization of HIIT is primarily encompassed by the severe-intensity domain. It is demarcated by indicators that principally include the critical power or critical speed, or other indices, including the second lactate threshold, maximal lactate steady state, or lactate turnpoint. In a health context, we contend that HIIT can be characterized as intermittent exercise bouts performed above moderate intensity. This categorization of HIIT is primarily encompassed by the classification of vigorous intensity. It is demarcated by various indicators related to perceived exertion, oxygen uptake, or heart rate as defined in authoritative public health and exercise prescription guidelines. A particularly intense variant of HIIT commonly termed "sprint interval training" can be distinguished as repeated bouts performed with near-maximal to "all out" effort. This characterization coincides with the highest intensity classification identified in training zone models or exercise prescription guidelines, including the extreme-intensity domain, anaerobic speed reserve, or near-maximal to maximal intensity classification. HIIT is considered an essential training component for the enhancement of athletic performance, but the optimal intensity distribution and specific HIIT prescription for endurance athletes is unclear. HIIT is also a viable method to improve cardiorespiratory fitness and other health-related indices in people who are insufficiently active, including those with cardiometabolic diseases. Research is needed to clarify responses to different HIIT strategies using robust study designs that employ best practices. We offer a perspective on the topic of HIIT for performance and health, including a conceptual framework that builds on the work of others and outlines how the method can be defined and operationalized within each context.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,030
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0180,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations218
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSports MedicineMême sujetCardiovascular and exercise physiologyTravaux en français237 207