Impact of early and late morning supervised blood flow restriction training on body composition and skeletal muscle performance in older inactive adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives To investigate the impact of a supervised blood-flow restriction (BFR) training program performed at different times of the morning on body composition and muscle performance in older, inactive adults. Methods A single-arm intervention of supervised BFR resistance training was performed three times per week for six weeks. Participants (n=24; aged 65+ years) were categorized into early morning (n=13; 05:00–08:59) or late morning (n=11; 09:00–12:00) groups. Primary outcomes were changes in body composition, total work, average peak power, average peak torque, muscle strength, and physical function. Results Mixed model analysis of variance revealed a significant within-subject effect of time for all strength measures (p ranging from 0.017 to <0.001) and some physical function measures including the 30 s chair stand test, 30 s bicep curl test, and grip strength (p ranging from 0.015 to <0.001). No between-group or time by group interaction effect was observed for all outcomes. Conclusions This study showed that only six weeks of BFR training, performed at different time of the morning, did not enhance muscle mass and performance, but provided similar changes in muscle strength and some physical function tests in older adults.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».