Treinamento aeróbio intenso promove redução da pressão arterial em hipertensos
Bibliographic record
Abstract
INTRODUÇÃO: O treinamento físico promove importantes respostas adaptativas no organismo que diminuem a morbidade e a mortalidade em hipertensos. Entretanto, são poucos os estudos que avaliaram a resposta pressórica do treinamento aeróbio de diferentes intensidades em hipertensos. Objetivo: Analisar os efeitos do treinamento físico aeróbio intenso com relação ao treinamento físico moderado sobre a pressão arterial ambulatorial em hipertensos.MÉTODOS: Participaram do estudo 32 hipertensos (48 ± 9 anos) randomizados como: grupo de treinamento aeróbio de intensidade moderada (IM), intensidade de 60-65% da frequência cardíaca de reserva, 40 minutos, três sessões por semana (n=12); exercício aeróbio de alta intensidade (AI), intensidade de 80% a 85% da frequência cardíaca de reserva (n=12), com a duração ajustada para atingir o mesmo gasto energético que a IM e um grupo controle (GC) sem exercícios (n=10). Nos três grupos foram avaliadas variáveis da monitorização ambulatorial da pressão arterial de 24 horas (MAPA) antes e após as oito semanas de intervenção.RESULTADOS: Após a intervenção a pressão arterial sistólica (PAS) da vigília reduziu 10,1 mmHg (p=0,024) em AI e 9,7 mmHg (p=0,035) em IM e a pressão arterial diastólica (PAD) da vigília reduziu 12,3 mmHg (p=0,002) em AI e 8,4 mmHg (p<0,001) em IM. A PAS do sono reduziu 9,5 mmHg (p=0,004) apenas em AI e 9,8 mmHg (p=0,005) em IM. A PAD do sono reduziu 8,2 mmHg (p=0,006) em AI e 4,8 mmHg (p<0,007) em IM. As cargas pressóricas sistólicas e diastólicas da vigília e do sono reduziram-se significativamente apenas em AI.CONCLUSÃO: Treinamento físico aeróbio moderado e intenso com duração equalizada pelo gasto calórico tem efeito hipotensor semelhante em hipertensos. A carga pressórica reduziu apenas na AI, sendo assim intensidade-dependente.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".