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Enregistrement W4410617777 · doi:10.1080/15502783.2025.2507949

Comparison of concurrent, resistance, or aerobic training on body fat loss: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4410617777 sur OpenAlexaff
Kworweinski Lafontant, Alexa Rukstela, Ardis Hanson, Janet Chan, Yasamian Alsayed, Wayne A. Ayers-Creech, Cassidy Bale, Yuto Ohigashi, John Solis, G. Shelton, Indira Alur, Cassandra Resler, Andrew C. Heath, Scott C. Forbes, Bill Campbell

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Society of Sports Nutrition · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesFlorida Education Fund
Mots-clésMedicineClinical nutritionResistance trainingSports medicineMeta-analysisAerobic exercisePhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,034
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,191
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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