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Enregistrement W4402662608 · doi:10.1249/01.mss.0001060952.80905.69

Impact Of Exercise Intensity On Acute Irisin Release And Insulin Sensitivity Across Obesity Status

2024· article· en· W4402662608 sur OpenAlexaffabout
Brittany V. Rioux, Yadab Paudel, Amy M. Thomson, Logan E. Peskett, Martin Sénéchal

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipose Tissue and Metabolism
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInsulin sensitivityIntensity (physics)Internal medicineObesitySensitivity (control systems)InsulinExercise intensityEndocrinologyMedicineInsulin resistancePhysicsHeart rateOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Irisin is an adipo-myokine that has been shown to increase during acute exercise. Irisin may play a key role in exercise-related health benefits in individuals living with obesity and/or diabetes. However, it is unclear whether exercise intensity impacts irisin release and if these changes are associated with insulin sensitivity in individuals of different obesity status. PURPOSE: To determine the impact of exercise intensity on the acute release of irisin in non-obese (NOB) and overweight-obese individuals (OB), and whether irisin release was associated with greater insulin sensitivity. METHODS: A randomized controlled crossover design study was conducted on 26 NOB (body mass index (BMI): < 25 kg/m2) and 26 OB (BMI: > 28 kg/m2) adults (19-50 years). Participants performed, in a random order, 35 mins of: 1) a resting condition, 2) a moderate-intensity continuous training (MICT) session (50% of heart rate reserve (HRR)), and 3) a high-intensity interval training (HIIT) session (intervals increasing from 50% to 85-90% of HRR for 2 mins, every 5 mins). Blood samples were taken at 0, 14, 28, and 35 mins to quantify irisin via ELISA and western blotting. Each participant underwent a 2-hour oral glucose tolerance test from which insulin sensitivity (Si) was estimated using the Matsuda index. NOB and OB participants were categorized into low-Si (< 25 percentile Si) and high-Si (> 25 percentile Si). RESULTS: No significant differences in body composition, fitness, or metabolic profiles were observed between low- and high-Si groups in NOB nor OB individuals (p > .05). Insulin sensitivity was positively correlated with irisin release during MICT (all p < .05) and after 28 minutes of HIIT in NOB, but was not associated with irisin in neither MICT nor HIIT in OB. NOB individuals displayed significantly higher irisin release than OB in all conditions (p < .01). NOB individuals with low-Si had a 1.58-fold (p < .01) increase in irisin during HIIT exercise, while NOB with high-Si had a 3.17-fold (p < .05) increase. OB individuals with low-Si and high-Si had a 1.24 and 1.10-fold increase in irisin (all p < .05) during HIIT. CONCLUSION: Irisin may be released differently with varying intensities of exercise. The release of irisin may vary according to obesity status, with healthy individuals releasing more irisin compared to individuals with obesity. Canadian Institutes of Health Research, ResearchNB, Diabetes Action Canada

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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