Resistance training, skeletal muscle hypertrophy, and glucose homeostasis: how related are they? A Systematic review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Resistance training (RT) promotes skeletal muscle (Skm) hypertrophy, increases muscular strength, and improves metabolic health. Whether changes in fat-free mass (FFM; a surrogate marker of muscle hypertrophy) moderate RT-induced improvements in glucose homeostasis has not been determined, despite extensive research on the benefits of RT for health and performance. The aim of this meta-analysis is to examine whether RT-induced Skm hypertrophy drives improvements in glucose metabolism and to explore confounders, such as biological sex and training parameters. Random-effects meta-analyses were performed using variance random effects. Meta-regressions were performed for confounding factors depending on the heterogeneity ( I2). Analyses from 33 intervention studies revealed significant within-study increases in FFM with a moderate effect size (within-studies: (effect size; ES = 0.24 [0.10; 0.39]; p = 0.002; I2 = 56%) and a tendency for significance when compared with control groups (ES = 0.42 [−0.04–0.88]; p = 0.07). Within-study significant increases in glucose tolerance (2 h glucose: ES = −0.3 [−0.50; −0.11]; p < 0.01; I2 = 43%; glucose area under the curve (AUC): −0.40 [−0.66; −0.13] I2 = 76.1%; p < 0.01) and insulin sensitivity (ES = 0.38 [0.13; 0.62]; I2 = 53.0%; p < 0.01) were also apparent with RT. When compared to control groups, there was no significant difference in 2 h glucose, nor in glucose AUC from baseline in RT intervention groups. Meta-regression analyses failed to consistently reveal increases in FFM as a moderator of glucose homeostasis. Other mixed-effect models were also unsuccessful to unveil biological sex or training parameters as moderators of FFM increases and glucose homeostasis changes. Although Skm hypertrophy and improvements in glycemic control occur concurrently during RT, changes in these variables were not always related. Well-controlled trials including detailed description of training parameters are needed to inform RT guidelines for improving metabolic health. Registration and protocol number (Prospero): CRD42023397362.
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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 | 0,011 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».