Effects of Therapeutic Ultrasound and Aussie Current With High-Intensity Interval Training on Abdominal Adiposity in Young Adults With Overweight and Obesity: Protocol for a Randomized Controlled Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: More than half of the world's population will be overweight or obese by 2035, and it is known that physical exercise, such as high-intensity interval training (HIIT), is a tool for controlling obesity by improving body composition and the metabolic profile. Noninvasive techniques such as therapeutic ultrasound (TUS) and the Aussie current have shown potential in controlling adipose tissue, but their effects combined with HIIT remain unknown. TUS may be combined with the Aussie current to potentiate the specific effects of each intervention, such as lipolysis induced by TUS and lymphatic activation promoted by the Aussie current. The integration of HIIT into this protocol is justified by its ability to stimulate β-oxidation and facilitate the metabolic use of fatty acids mobilized by the electrophysical resources. Furthermore, the use of HIIT as opposed to moderate-intensity continuous training contributes to reducing the total duration of the intervention. OBJECTIVE: This study aims to evaluate the effects of TUS+Aussie current combined with HIIT on body composition, serum metabolic profile, and cardiovascular autonomic modulation (CAM) in individuals with overweight and obesity. METHODS: This is a randomized, double-blind (researcher and outcome assessor) clinical study. The participants will be randomized into 3 groups: active TUS+Aussie current with HIIT group, placebo for TUS+Aussie current with HIIT group, and TUS+Aussie current-only group. All participants will undergo nutritional monitoring 30 days before the proposed interventions to adjust macronutrients, optimize energy intake, and improve diet quality. Primary outcomes include changes in subcutaneous adipose tissue thickness, body composition, and serum metabolic profile. Secondary outcomes assess perceived stress, body image, blood biochemistry, sleep quality, and CAM. Data analysis involves linear mixed models estimated using the maximum likelihood method with an appropriate covariance matrix structure. RESULTS: A total of 60 participants will be recruited and randomized between February 2024 and June 2025. The baseline assessments and intervention are scheduled to be completed in August 2025, and data collection will be completed by the end of September 2025. Data acquisition is still ongoing; therefore, data analysis has not yet been carried out. CONCLUSIONS: This is the first study to combine TUS+Aussie current with HIIT, potentially integrating the effects of lipolysis and fat oxidation and possible changes in the serum metabolic profile and CAM. The results could optimize treatment duration, promote changes in lipid profile, and maintain cardiovascular health in people with overweight and obesity. TRIAL REGISTRATION: Brazilian Registry of Clinical Trials RBR-4xh6232, Universal Trial Number: U1111-1287-2345; https://ensaiosclinicos.gov.br/rg/RBR-4xh6232. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/71829.
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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 | 0,020 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,008 |
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 ».