Acute effects of high-intensity interval training and moderate-intensity continuous training on executive functions in healthy older adults
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have demonstrated that executive functions benefit from high-intensity interval training (HIIT) and moderate-intensity continuous training (MICT). However, the immediate effects of HIIT and MICT on these functions in older adults have not been compared. This study aimed to examine the acute impact of HIIT and MICT on executive function components in this demographic. Twenty-five healthy community-dwelling older adults (15 females; average age 67.1 ± 4.5 years) participated. The study involved three sessions: an initial session with cognitive assessments (Stroop Task: Naming, Inhibition, and Switching) and a maximal continuous graded exercise test, followed by two sessions involving HIIT (15s at 100% peak power output, 15s rest, 2 × 20 min) or MICT (34 min at 60% peak power output) training protocols in random order. Cognitive tests were administered immediately after and 45 min post-training. The results showed a significant difference in Switching reaction times between MICT and HIIT, with HIIT showing a greater reduction in Switching times after 45 min (p = 0.019). In conclusion, our study indicates that HIIT's beneficial effects on executive functions demonstrated a larger effect size than those of MICT. This suggests that brief, high-intensity exercise could be more effective in enhancing executive functions among 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) | 0,000 | 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 ».