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Enregistrement W1508870285 · doi:10.1096/fasebj.28.1_supplement.1106.19

Is sustained post‐exercise vasodilation associated with an exercise‐induced mast cell activation? (1106.19)

2014· article· en· W1508870285 sur OpenAlexaff
Steven A. Romero, Mathew Ely, Dylan C. Sieck, Tahisha M. Buck, David A. MacLean, John R. Halliwill

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMast cells and histamine
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésHistamineMedicineInternal medicineMast cellVasodilationMicrodialysisDegranulationTryptaseEndocrinologyPhysical exerciseHistaminergicSkeletal muscleAerobic exerciseReceptorImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An acute bout of aerobic exercise elicits a sustained post‐exercise vasodilation which is histamine‐receptor mediated. However, the source of the histamine which activates histamine receptors during recovery from exercise remains unknown. One possible source is degranulation of mast cells. We tested the hypothesis that tryptase, a marker of mast cell degranulation, is elevated during or after exercise. In 11 healthy subjects (6 men; 5 women), we measured interstitial tryptase via microdialysis of the vastus lateralis before, during, and through 90 min after exercise (1 hr of unilateral dynamic knee extension at 60% of peak power; 6 subjects) or rest (1 hr seated upright; 5 subjects). Compared with baseline, interstitial tryptase was increased more during exercise (Δ 60 ± 7%) than during rest (Δ 10 ± 9%, P < 0.05) and tended to remain elevated during recovery (exercise Δ 44 ± 14% vs rest Δ 16 ± 7%, P = 0.11). Thus, localized mast cell degranulation occurs in exercising muscle, and appears to contribute in part to sustained post‐exercise histaminergic vasodilation. This suggests that exercise produces an anaphylactoid signal which may influence skeletal muscle blood flow during exercise. Grant Funding Source : NIH grant HL115027

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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