Effects of Different Types of Exercise on Body Composition and Fat Distribution in HIV-Infected Patients: A Brief Review
Notice bibliographique
Résumé
HIV infection and its treatment is associated with unfavourable metabolic and morphological abnormalities. These metabolic abnormalities, particularly alterations in body composition and fat distribution, may increase the risk for cardiovascular and metabolic complications, as well as reduce functional independence and lower self-esteem. Thus there is an urgent need to develop interventions intended to manage secondary side effects of HIV or antiretroviral therapy-related complications. In poly-treated patients, nonpharmacological interventions are a logical first step. Exercise training in particular may help alleviate some of the metabolic adverse effects associated with antiretroviral therapy by favourably altering body composition and patterns of body fat distribution. Studies have shown that exercise training, particularly aerobic training, can help reduce total body and visceral fat, as well as normalizing lipid profiles in HIV-infected patients. The results for resistance training, however, are less conclusive. Knowledge of the use of resistance and aerobic training and its attendant effects on insulin resistance and adipocytokines may represent an effective nonpharmacologic means for treating metabolic complications of HIV-infected persons who are receiving appropriate antiretroviral therapy. In this brief review we examine the effects of aerobic and resistance training on body composition, body fat distribution, and selected metabolic outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».