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Enregistrement W4400615592 · doi:10.1007/s40279-024-02070-9

Efficacy of Interval Training in Improving Body Composition and Adiposity in Apparently Healthy Adults: An Umbrella Review with Meta-Analysis

2024· review· en· W4400615592 sur OpenAlexaff
Eric Tsz‐Chun Poon, Hong‐Yat Li, Jonathan P. Little, Stephen Heung‐Sang Wong, Robin S.T. Ho

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterval trainingHigh-intensity interval trainingCINAHLMeta-analysisConfidence intervalPhysical therapyBody fat percentageRandomized controlled trialMEDLINESystematic reviewSprintCochrane LibraryBody mass indexInternal medicinePsychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Although the efficacy of interval training for improving body composition has been summarized in an increasing number of systematic reviews in recent years, discrepancies in review findings and conclusions have been observed. OBJECTIVE: This study aims to synthesize the available evidence on the efficacy of interval training compared with moderate-intensity continuous training (MICT) and nonexercise control (CON) in reducing body adiposity in apparently healthy adults. METHODS: An umbrella review with meta-analysis was performed. A systematic search was conducted in seven databases (MEDLINE, EMBASE, Cochrane Database, CINAHL, Scopus, SPORTDiscus, and Web of Science) up to October 2023. Systematic reviews with meta-analyses of randomized controlled trials (RCTs) comparing interval training and MICT/CON were included. Literature selection, data extraction, and methodological quality assessment (AMSTAR-2) were conducted independently by two reviewers. Meta-analyses were performed using a random-effects model. Subgroup analyses were conducted based on the type of interval training [high-intensity interval training (HIIT) and sprint interval training (SIT)], intervention duration, body mass index, exercise modality, and volume of HIIT protocols. RESULTS: Sixteen systematic reviews, including 79 RCTs and 2474 unique participants, met the inclusion criteria. Most systematic reviews had a critically low (n = 6) or low (n = 6) AMSTAR-2 score. Interval training demonstrated significantly greater reductions in total body fat percent (BF%) compared with MICT [weighted mean difference (WMD) of - 0.77%; 95% confidence interval (CI) - 1.12 to - 0.32%] and CON (WMD of - 1.50%; 95% CI - 2.40 to - 0.58%). Significant reductions in fat mass, visceral adipose tissue, subcutaneous abdominal fat, and android abdominal fat were also observed following interval training compared to CON. Subgroup analyses indicated that both HIIT and SIT resulted in superior BF% loss than MICT. These benefits appeared to be more prominent in individuals with overweight/obesity and longer duration interventions (≥ 12 weeks), as well as in protocols using cycling as a modality and low-volume HIIT (i.e., < 15 min of high-intensity exercise per session). CONCLUSIONS: This novel umbrella review with large-scale meta-analysis provides an updated synthesis of evidence with implications for physical activity guideline recommendations. The findings support interval training as a viable exercise strategy for reducing adiposity in the general population.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,786
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations34
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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