Unlocking the power of synergy: High-intensity functional training and early time-restricted eating for transformative changes in body composition and cardiometabolic health in inactive women with obesity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to examine the long-term effects of time-restricted eating (TRE), with or without high intensity functional training (HIFT), on body composition and cardiometabolic biomarkers among inactive women with obesity. METHODS: Sixty-four women (BMI = 35.03 ± 3.8 kg/m2; age = 32.1 ± 10 years) were randomly allocated to either: (1) TRE (≤8-h daily eating window, with ad libitum energy intake) group; (2) HIFT (3 sessions/week) group; or (3) TRE combined with HIFT (TRE-HIFT) group. The interventions lasted 12 weeks with a pre-post measurement design. A HIFT session consists of 8 sets of multiple functional exercises with self-selected intensity (20 or 30s work/10s rest). RESULTS: TRE-HIFT showed a greater decrease of waist and hip circumferences and fat mass compared to TRE (p = 0.02, p = 0.02 and p<0.01; respectively) and HIFT (p = 0.012, p = 0.028 and p<0.001; respectively). Weight and BMI decreased in TRE-HIFT compared to HIFT group (p<0.001; for both). Fat-free mass was lower in TRE compared to both HIFT and TRE-HIFT groups (p<0.01 and p<0.001; respectively). Total cholesterol, triglyceride, insulin, and HOMA-IR decreased in TRE-HIFT compared to both TRE (p<0.001, p<0.01, p = 0.015 and p<0.01; respectively) and HIFT (p<0.001, p = 0.02, p<0.01 and p<0.001; respectively) groups. Glucose level decreased in TRE-HIFT compared to HIFT (p<0.01). Systolic blood pressure decreased significantly in both TRE-HIFT and HIFT groups compared to TRE group (p = 0.04 and p = 0.02; respectively). CONCLUSION: In inactive women with obesity, combining TRE with HIFT can be a good strategy to induce superior effects on body composition, lipid profile and glucose regulation compared with either diet or exercise intervention alone. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials Number: PACTR202301674821174.
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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) | 0,001 | 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 ».