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摘要背景高强度间歇训练(HIIT)最初是为了提高运动表现而设计的,但过去十年中越来越多的研究强调了其对其他健康方面的积极影响。然而,对于不习惯定期锻炼的人来说,HIIT的适用性存在一些担忧,因为其高强度可能会影响他们的耐受性和坚持性。因此,本研究旨在评估各种客观的坚持度指标与完成
高强度间歇训练(HIIT)最初是为了提高运动表现而设计的,但过去十年中越来越多的研究强调了其对其他健康方面的积极影响。然而,对于不习惯定期锻炼的人来说,HIIT的适用性存在一些担忧,因为其高强度可能会影响他们的耐受性和坚持性。因此,本研究旨在评估各种客观的坚持度指标与完成六个月家庭HIIT的老年人峰值氧摄取量(V̇O2PEAK)和乳酸阈值(LT)变化之间的关系。
233名健康的老年人(年龄在60至84岁之间,其中54%为女性)被随机分配到为期六个月、每周三次的家庭HIIT组或被动对照组。HIIT组的坚持度通过Polar手表和心率传感器进行客观监测,并量化为频率(每周的训练次数)、强度(每次训练中心率达到峰值的百分比≥80%的分钟数)、持续时间(每次训练的时长,分钟)以及总坚持度(累计的MET分钟数;即每次训练的时长乘以平均心率达到峰值百分比)。对于每个指标,坚持度都表示为相对于计划量的完成百分比。V̇O2PEAK和LT通过改良的Balke跑步机方案在进行到自愿性衰竭时进行测量。为了解决多重共线性问题,使用偏最小二乘回归(PLSR)模型来评估坚持度指标与V̇O2PEAK或LT变化之间的关系。
PLSR分析考虑了基线V̇O2PEAK、年龄、性别和数据收集所在国家,发现测试后的V̇O2PEAK与总坚持度(选择性分数(SF)= 0.70 [0.19; 0.93])、频率坚持度(SF)= 0.54 [0.08; 0.86)和强度坚持度(SF)= 0.44 [0.07; 0.80)之间存在正相关,而与持续时间坚持度(SF)= 0.11 [−0.08; 0.54)无关。对于LT,PLSR分析未发现与任何坚持度指标的相关性。
更好的HIIT坚持度(即总坚持度、频率坚持度和强度坚持度)与老年人更大的V̇O2PEAK提升相关。值得注意的是,在所有坚持度指标中,总坚持度的预测贡献最强,这表明总体运动量在这种情况下对提高V̇O2PEAK尤为重要。相比之下,尽管锻炼组在LT方面有所改善,但坚持度指标并不能预测LT的变化,这表明在这个样本中,LT的适应并不主要由HIIT坚持度的变化解释。
ClinicalTrials.gov NCT07443189(注册日期:2026年3月2日,回顾性注册)。
高强度间歇训练(HIIT)最初是为了提高运动表现而设计的,但过去十年中越来越多的研究强调了其对其他健康方面的积极影响。然而,对于不习惯定期锻炼的人来说,HIIT的适用性存在一些担忧,因为其高强度可能会影响他们的耐受性和坚持性。因此,本研究旨在评估各种客观的坚持度指标与完成六个月家庭HIIT的老年人峰值氧摄取量(V̇O2PEAK)和乳酸阈值(LT)变化之间的关系。
233名健康的老年人(年龄在60至84岁之间,其中54%为女性)被随机分配到为期六个月、每周三次的家庭HIIT组或被动对照组。HIIT组的坚持度通过Polar手表和心率传感器进行客观监测,并量化为频率(每周的训练次数)、强度(每次训练中心率达到峰值的百分比≥80%的分钟数)、持续时间(每次训练的时长,分钟)以及总坚持度(累计的MET分钟数;即每次训练的时长乘以平均心率达到峰值百分比)。对于每个指标,坚持度都表示为相对于计划量的完成百分比。V̇O2PEAK和LT通过改良的Balke跑步机方案在进行到自愿性衰竭时进行测量。为了解决多重共线性问题,使用偏最小二乘回归(PLSR)模型来评估坚持度指标与V̇O2PEAK或LT变化之间的关系。
PLSR分析考虑了基线V̇O2PEAK、年龄、性别和数据收集所在国家,发现测试后的V̇O2PEAK与总坚持度(选择性分数(SF)= 0.70 [0.19; 0.93])、频率坚持度(SF)= 0.54 [0.08; 0.86)和强度坚持度(SF)= 0.44 [0.07; 0.80)之间存在正相关,而与持续时间坚持度(SF)= 0.11 [−0.08; 0.54)无关。对于LT,PLSR分析未发现与任何坚持度指标的相关性。
更好的HIIT坚持度(即总坚持度、频率坚持度和强度坚持度)与老年人更大的V̇O2PEAK提升相关。值得注意的是,在所有坚持度指标中,总坚持度的预测贡献最强,这表明总体运动量在这种情况下对提高V̇O2PEAK尤为重要。相比之下,尽管锻炼组在LT方面有所改善,但坚持度指标并不能预测LT的变化,这表明LT的适应并不主要由HIIT坚持度的变化解释。
ClinicalTrials.gov NCT07443189(注册日期:2026年3月2日,回顾性注册)。
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