Impact of exercise video-guided bodyweight interval training on psychophysiological outcomes in inactive adults with obesity
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Determine the impact of a 6-week YouTube-instructed bodyweight interval training (BW-IT) program on cardiometabolic health, muscular strength, and factors related to exercise adherence in adults with obesity. Methods Fourteen adults (30.7 ± 10.3 yrs, BMI 35.5 ± 5.4 kg/m2) participated in this study. The BW-IT program progressed bi-weekly from a 1:3 to 1:1 work-to-rest ratio, using maximum effort intervals of high knees, squat jumps, scissor jacks, jumping lunges, and burpees. Pre- and post-intervention measures included peak oxygen consumption ( V˙ O2peak), relative quadriceps isometric muscular strength, waist circumference (WC), body composition via bioelectrical impedance, and cardiometabolic blood markers (blood glucose, insulin, lipid panel, and C-reactive protein). Self-efficacy (task and scheduling) and physical activity enjoyment (PACES) were also assessed. Results Relative isometric muscular strength increased by 12.5% (p = 0.02, dz 0.4) and absolute V˙ O2peak by 4.2% (p = 0.03, dz = 0.2). WC reduced by 2.1% (p < 0.001, dz = 0.2). Task self-efficacy was similar pre- to post-intervention (p = 0.53, dz = 0.2), while scheduling self-efficacy was reduced (p < 0.004, dz = 1.1). PACES scores were 9.6% higher week one compared to week six of BW-IT (p = 0.003, dz = 0.6). No changes occurred in body composition or cardiometabolic blood markers. Conclusion In previously inactive adults with obesity, 18 sessions of YouTube-instructed bodyweight interval training elicited small to moderate effects on lower extremity muscular strength, cardiorespiratory fitness, and waist circumference. Future studies may benefit from longer interventions and adding a greater variety of calisthenics to determine interventions that improve physiological health and maintain or enhance factors associated with exercise adherence.
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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) | 0,002 | 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 ».