Effects of an acute bout of moderate-intensity exercise on postprandial lipemia and airway inflammation
Notice bibliographique
Résumé
A high-fat meal (HFM) induces an increase in blood lipids (postprandial lipemia; PPL), systemic inflammation, and acute airway inflammation. While acute exercise has been shown to have anti-inflammatory and lipid-lowering effects, it is unknown whether exercise prior to an HFM will translate to reduced airway inflammation post-HFM. Our purpose was to determine the effects of an acute bout of exercise on airway inflammation post-HFM and to identify whether any protective effect of exercise on airway inflammation was associated with a reduction in PPL or systemic inflammation. In a randomized cross-over study, 12 healthy, 18- to 29-year-old men (age, 23.0 ± 3.2 years; height, 178.9 ± 5.5 cm; weight, 78.5 ± 11.7 kg) consumed an HFM (1 g fat/1 kg body weight) 12 h following exercise (EX; 60 min at 60% maximal oxygen uptake) or without exercise (CON). Fractional exhaled nitric oxide (FENO; measure of airway inflammation), triglycerides (TG), and inflammatory markers (high-sensitivity C-reactive protein, tumor-necrosis factor-alpha, and interleukin-6) were measured while fasted at 2 h and 4 h post-HFM. FENO increased over time (2 h: CON, p = 0.001; EX, p = 0.002, but not by condition (p = 0.991). TG significantly increased 2 and 4 h post-HFM (p < 0.001), but was not significant between conditions (p = 0.256). Inflammatory markers did not significantly increase by time or condition (p > 0.05). There were no relationships between FENO and TG or systemic inflammatory markers for any time point or condition (p > 0.05). In summary, an acute bout of moderate-intensity exercise performed 12 h prior to an HFM did not change postprandial airway inflammation or lipemia in healthy, 18- to 29-year-old men.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».