Sprint interval training in the postpartum period maintains the enhanced cardiac output of pregnancy: A case study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During pregnancy an increased cardiac output () and blood volume (BV) occur to support fetal growth. Increased and BV also occur during chronic endurance exercise training and benefit performance. We investigated if sprint interval training (SIT) undertaken early postpartum maintains the elevated and BV of pregnancy and benefits performance. The participant, a competitive field hockey player and former cyclist, visited our laboratory at 2 weeks of gestation (baseline) and postpartum pre‐, mid‐ and post‐intervention (PP pre , PP mid and PP post ). Delivery was uncomplicated and she felt ready to start the SIT programme 5 weeks postpartum. Inert gas rebreathing was used to measure peak exercise ( peak ); was measured with a metabolic cart; and postpartum haematological values were measured with carbon monoxide rebreathing. The 18 SIT sessions progressed from four to eight sprints at 130% of peak power output. peak increased from baseline at all postpartum time points (baseline 16.2 vs. 17.5, 16.8 and 17.2 L/min at PP pre , PP mid and PP post , respectively). Relative remained below baseline values at all postpartum measurements (baseline 44.9 vs. 41.0, 42.3 and 42.5 mL/kg/min at PP pre , PP mid and PP post , respectively) whereas absolute rapidly reached baseline values postpartum (baseline 3.19 vs. 3.12, 3.23 and 3.18 L/min at PP pre , PP mid and PP post , respectively). Postpartum BV (5257, 4271 and 5214 mL at PP pre , PP mid and PP post , respectively) and Hb mass (654, 525 and 641 g at PP pre , PP mid and PP post , respectively) were similar between PP pre and PP post but decreased alongside peak at PP mid . Peak power was returned to pre‐pregnancy values by intervention end (302 vs. 303 W, baseline vs. PP post ). These findings show that SIT undertaken early postpartum defends the elevated peak of pregnancy and rapidly returns absolute and peak power to baseline levels.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».