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Enregistrement W1527615992 · doi:10.1111/sms.12478

<scp>A</scp>lpine <scp>S</scp>kiing <scp>W</scp>ith total knee <scp>A</scp>rthro<scp>P</scp>lasty (<scp>ASWAP</scp>): metabolism, inflammation, and skeletal muscle fiber characteristics

2015· article· en· W1527615992 sur OpenAlexaff
M. Kristensen, Birgit Pötzelsberger, Peter Scheiber, Andreas Bergdahl, Christina Hansen, Jesper L. Andersen, M. V. Narici, Stefano Salvioli, Maria Conte, Erich Müller, Flemming Dela

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLower Extremity Biomechanics and Pathologies
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesDanmarks Frie ForskningsfondNordea-fondenStrategiske Forskningsråd
Mots-clésSkeletal muscleInflammationGlycogenChemistryHomeostasisInternal medicineEndocrinologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the effect of alpine skiing for 12 weeks on skeletal muscle characteristics and biomarkers of glucose homeostasis and cardiovascular risk factors. Twenty-three patients with a total knee arthroplasty (TKA) were studied 2.9 ± 0.9 years (mean ± SD) after the operation. Fourteen patients participated in the intervention group (IG) and nine in the control group (CG). Blood samples and muscle biopsies were obtained before (PRE) and 7.3 ± 0.8 days after (POST) the intervention, and blood samples again after a retention (RET) phase of 8 weeks. With skiing, glucose homeostasis improved in IG (decrease in fasting insulin, increase in muscle glycogen) but not in CG. Fiber type distribution and size, as well as capillary density and number of capillaries around the fibers (CAF), were not different between the operated and the non-operated leg in either group. The relative number of type I fibers increased with skiing in IG with no change in CG. Inflammatory biomarkers, plasma lipids, and mitochondrial proteins and activity did not change. Alpine skiing is metabolically beneficial and can be used as a training modality by elderly people with TKA.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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