An examination of exercise intensity and its impact on the acute release of irisin across obesity status: a randomized controlled crossover trial
Notice bibliographique
Résumé
Limited data exist regarding the impact of exercise intensity on irisin release and its association with insulin sensitivity in individuals of differing obesity status. The objective of this study was to investigate the impact of exercise intensity on the acute release of irisin in healthy-weight individuals and individuals with obesity, and whether irisin release during acute exercise was associated with greater insulin sensitivity across obesity status. A randomized controlled crossover study was conducted on 26 non-overweight/obese (non-OW/OB) (BMI: 22.2 ± 1.5 kg/m 2 ) and 26 overweight/obese (OW/OB) (BMI: 33.9 ± 6.5 kg/m 2 ) adults who performed an acute bout of moderate-intensity continuous training (MICT), high-intensity interval training (HIIT), and rest. Irisin was quantified via ELISA and western blotting, and insulin sensitivity (Si) was estimated using the Matsuda index. OW/OB displayed a significantly lower level of circulating irisin and protein expression compared to non-OW/OB ( p < 0.01). Insulin sensitivity was positively correlated with irisin release during MICT and HIIT in non-OW/OB (all p < 0.05), but not in OW/OB. Regarding irisin expression, non-OW/OB with high Si had a 2.03-fold ( p < 0.05) increase during HIIT, while OW/OB with high Si had only a 1.54-fold increase ( p < 0.05). These results suggest that irisin is released differently according to obesity status and varying exercise intensities. OW/OB individuals have a blunted irisin response to acute exercise and lower baseline irisin concentrations compared to non-OW/OB individuals. Although exercise stimulates irisin release in non-OW/OB individuals, only a greater exercise intensity stimulates irisin release in OW/OB individuals. These findings are clinically relevant, as irisin is associated with greater insulin sensitivity. This trial was registered at clinicaltrials.gov (NCT03514238).
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».