Interactive effects of low-volume interval exercise and nutrition on glycemic control
Notice bibliographique
Résumé
Low-volume interval training has been demonstrated to improve indices of 24 h glycemic control using continuous glucose monitoring in individuals with or at risk for metabolic diseases. Nonetheless, there are inconsistencies in the literature with respect to the effects of interval exercise on 24 h glycemia, which may partly result from different nutritional conditions and/or controls adopted across various studies. This current opinion aims to provide a concise overview of the effects of acute and chronic interval exercise on 24 h glycemic control, while also describing how nutrition can influence and modify these responses. Given the distinct impact of dietary intake on blood glucose regulation, the adoption of diverse dietary control strategies during measurement of 24 h glycemia-spanning from using the participant's habitual diet to providing standardized meals customized to individual energy requirements-may contribute to varying conclusions across studies regarding the influence of interval exercise on 24 h glycemia. In addition, nutritional manipulations surrounding exercise, including whether interval exercise commences in the fasted or fed state, the macronutrient composition of post-exercise meals, and the presence of an energy and/or carbohydrate deficit among participants, offer important context when considering the effects of interval exercise on 24 h glycemia. Additional well-controlled studies are warranted to explore the interactive effects of interval exercise and nutrition on 24 h glycemia. These efforts will assist in refining exercise and nutrition recommendations aimed at improving glycemic control.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».