Comparison of concurrent, resistance, or aerobic training on body fat loss: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This systematic review and meta-analysis compared the differential effects of resistance training (RT), aerobic training (AT), and concurrent training (CT) on body mass and body fat loss in metabolically healthy individuals. METHODS: A systematic search of PubMed, SportDiscus, and Web of Science databases for randomized controlled trials published between January 1980 and January 2023, comparing RT, AT, and CT in healthy adults was conducted. Primary outcomes of interest included changes in fat mass and body fat percentage; secondary outcomes were body mass and fat-free mass (FFM). Sub-analyses on intervention duration (< or ≥ 10 weeks), CT timing (aerobic and resistance exercises done on the same day versus different days within a week), and workload matching (equating workloads between AT, RT, and CT), were conducted. Study protocols followed PRISMA 2020 guidelines and were pre-registered on PROSPERO (CRD42023396530). RESULTS: = 1) when comparing RT to different-day CT (aerobic and resistance exercises done on different days within a week). CONCLUSIONS: While there are no differences in percent body fat loss between exercise modes, AT and CT are more effective than RT alone in reducing absolute fat mass; however, RT neither improved nor impeded fat mass loss when incorporated into CT. Combining aerobic and resistance exercises on the same-day or different-day does not appear to influence the effectiveness of CT. When exercise interventions are short in duration (<10 weeks), there does not appear to be a difference in fat loss between exercise modalities. These results support the concurrent use of aerobic and resistance exercises for fat mass reduction, as well as an emphasis on workload and duration when programming exercise for fat loss.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle