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Enregistrement W4398175779 · doi:10.1152/physiol.2024.39.s1.1901

Acute and Chronic Endothelial Responses to Home-based High Intensity Interval Training in Healthy Older Adults

2024· article· en· W4398175779 sur OpenAlexaff
Stephanie Lapierre-Nguyen, Jin‐Su Kim, Chatchamarn Soonhuae, Yasemin Sakarya, Éléonor Riesco, Katherine Robinson, Victoria Brierley

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemodynamic Monitoring and Therapy
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigh-intensity interval trainingInterval trainingTraining (meteorology)MedicineGerontologyInterval (graph theory)Intensity (physics)Internal medicinePsychologyPhysiologyPhysical therapyCardiologyMathematicsGeographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advancing age is associated with endothelial dysfunction, a key early event in atherosclerosis development. Endurance exercise is recommended for cardiovascular disease prevention and some studies report endurance exercise training has beneficial effects on endothelial function in older adults. We have recently developed a supervised home-based exercise intervention using high intensity interval training on an all-extremity non-weight-bearing ergometer (HIIT-ANE). We tested the hypotheses that in healthy older adults: 1) endothelial function is improved in response to chronic HIIT-ANE, 2) the acute endothelial responses to HIIT-ANE are different in the trained and untrained states, and 3) the acute and chronic endothelial responses to HIIT-ANE are related. We assessed flow-mediated dilation (FMD), a measure of endothelial function, using brachial artery ultrasonography in twenty healthy sedentary older adults (age: 66±1, means ± SE; 11 postmenopausal women and 9 men). FMD was assessed: 1) in response to chronic HIIT-ANE (at baseline, after 8 weeks of normal lifestyle (control condition), and after 8 weeks of home-based HIIT-ANE) and 2) in response to a single session of HIIT-ANE (at pre-exercise, end of exercise and 1-hr and 24-hrs post-exercise), in the untrained and trained states. Following 8 weeks of HIIT-ANE, FMD was improved compared with baseline (3.39±0.30 vs. 4.18±0.46 %, P=0.005), but was not significantly changed from pre- to post-HIIT-ANE (3.68±0.44 vs. 4.18±0.46 %, P=0.3) or from baseline to post-control (3.39±0.30 vs. 3.68±0.44 %, P=0.4). In the untrained state, FMD was attenuated in response to a single bout of HIIT-ANE from pre- to 1-hr post-exercise (4.15±0.35 vs. 2.92±0.36 %, P=0.0004) and returned to pre-exercise level in 24-hrs post-exercise (4.15±0.35 vs. 3.98±0.40 %, P=1). In the trained state, the acute FMD response to HIIT-ANE was similar to the untrained state (P=0.6 for training state × time). The chronic change in FMD was inversely related with the acute change in FMD in the trained state (ρ=-0.70; p<0.001), but not in the untrained state (ρ=-0.12; P=0.6). Biological sex did not significantly influence the acute or chronic FMD responses to HIIT-ANE (P≥0.1). In healthy older adults: 1) FMD is improved following 8-weeks of home-based remotely supervised HIIT-ANE compared to baseline, 2) FMD is attenuated and normalized within 24 hours of a single session of HIIT-ANE, and 3) chronic changes in FMD are related to acute changes in FMD. 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 enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,415

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,297 · 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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