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Enregistrement W4398165693 · doi:10.1152/physiol.2024.39.s1.781

Feasibility of remotely supervised home-based high intensity interval training and effects on aerobic fitness and body composition in healthy older adults

2024· article· en· W4398165693 sur OpenAlexaff
C. Casella, Stephanie Lapierre-Nguyen, Jin‐Su Kim, Chatchamarn Soonhuae, Yasemin Sakarya, Éléonor Riesco, Katherine Robinson

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh-intensity interval trainingInterval trainingAerobic exerciseInterval (graph theory)Composition (language)Training (meteorology)GerontologyPhysical fitnessMedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationPsychologyBiologyDemographyMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aging is associated with declines in aerobic fitness and increases in adiposity, both of which increase the risk of cardiovascular disease in older adults. High intensity interval training is an effective strategy for cardiovascular disease risk reduction; however, this promising exercise regimen may be inaccessible to older adults due to weight-bearing limitations or inability to travel to a fitness center. To address these barriers, we have developed a remotely supervised, home-based exercise intervention using high intensity interval training on an all-extremity non-weight-bearing ergometer (HIIT-ANE). The purpose of this study was to investigate the hypotheses that remotely supervised home-based HIIT-ANE would be feasible and lead to improvements in aerobic fitness and body composition in healthy older adults. Twenty sedentary older adults free of major clinical disease (66±1 yrs, mean ± SE) participated in this study. HIIT-ANE was remotely delivered at home under supervision via video conferencing (Zoom) and live heart rate monitoring (Zephyr OmniSense, Medtronic). HIIT-ANE consisted of a 10-min warm-up, 4 × 4-min intervals at 90% HR max interspersed by 3 × 3-min bouts of active recovery at 70% HR max , and a 5-min cool down and was performed on 4 days/week. Feasibility was assessed throughout the 8 weeks of HIIT-ANE. Aerobic fitness (maximal oxygen consumption) and body composition (dual-energy x-ray absorptiometry) were assessed at baseline and following an 8-week control period of normal lifestyle and an 8-week HIIT-ANE period. We found that exercise compliance to HIIT-ANE — the number of completed sessions relative to the number of scheduled sessions — was 96±1% and there were no adverse events related to the exercise intervention. Aerobic fitness increased in response to HIIT-ANE (baseline vs. post-HIIT-ANE: 23.7±1.2 vs. 27.0±1.1 ml/kg/min, P=0.001; pre- and post-HIIT-ANE: 22.5±1.2 vs. 27.0±1.1 ml/kg/min, P<0.001), but decreased following the control period (23.7±1.2 vs. 22.5±1.2 ml/kg/min, P=0.04). Body fat % (36±2 vs. 35±2%, P=0.001) and fat mass (28.4±2.0 vs. 27.0±2.0 kg, P=0.003) decreased following HIIT-ANE, but fat free mass did not significantly change ( P=0.05 for time effect; 48.5±1.7 vs. 49.3±1.7 kg). Body weight and body mass index did not change throughout the study duration ( P≥0.8 for time effect). In conclusion, remotely supervised home-based HIIT-ANE was feasible and safe and was associated with improved aerobic fitness and body composition in healthy older adults. This work was supported by the National Institute of Aging grant AG063143. This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2024 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,283 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2024
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