Cardiovascular adaptation to training load in endurance athletes: a longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Prior studies on cardiac remodelling associated with exercise have relied on self-reported data of uncertain accuracy. In the present study, exercise duration and intensity were objectively quantified using heart rate (HR) monitors in athletes, and these metrics were correlated with cardiac magnetic resonance findings. METHODS: Young (16-23 years, n = 69) and middle-aged (45-70 years, n = 82) male endurance athletes with ≥80% of training sessions recorded via chest-worn HR monitors over 3 months were included. Training duration, session count, and intensity (classified into five HR zones and expressed as Edwards training impulse in arbitrary units) were analysed. Cardiac magnetic resonance measured indexed left/right ventricular volumes, ejection fraction, and left ventricular mass. RESULTS: Younger athletes trained more than older athletes [169 (127-209) vs 78 (49-114) hours; 23 129 (17 880-28 305) vs 12 620 (7168-17 607) arbitrary units; both P < .05] over a 3-month period. In all athletes, light-to-moderate-intensity training exceeded thresholds of >6 or >9 metabolic equivalent of tasks to describe intense activity. Training duration (r > .33, P < .05 for all) and Edwards training impulse (r > .29, P < .05 for all) correlated with cardiac dimensions, but the duration always outperformed intensity. Time spent in lower HR zones (1 and 2) correlated more with cardiac dimensions than higher-intensity training. Partial least squares analysis identified training duration in Zones 1&2 and 3 and age as key determinants of cardiac remodelling, whereas intensity was not a significant determinant of cardiac dimensions. CONCLUSIONS: Objective exercise quantification reveals new insights into cardiac remodelling, highlighting total exercise duration as a primary determinant of left/right ventricular volumes, independent of intensity. Traditional questionnaire-based methods may overlook these relationships.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».