<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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».