Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Biomarkers of inflammation, muscle damage, and oxidative stress after high-intensity exercise have been described previously; however, further understanding of their role in the postexercise recovery period is necessary. Because these markers have been implicated in cell signaling, they may be specifically related to the training adaptations induced by high-intensity exercise. Thus, a clear model showing their responses to exercise may be useful in characterizing the relative recovery status of an athlete. The purpose of this study was twofold: (a) to investigate the time course of markers of muscle damage and inflammation in the blood from 3 to 72 hours after combined training exercises and (b) to investigate indicators of oxidative stress and damage associated with increased reactive oxygen species production during high-intensity exercise in elite athletes. Nineteen male athletes performed a combination of high-intensity aerobic and anaerobic training exercises. Samples were acquired immediately before and at 3, 6, 12, 24, 48, and 72 hours after exercise. The appearance and clearance of creatine kinase and lactate dehydrogenase in the blood occurred faster than previous studies have reported. The neutrophil/lymphocyte ratio summarizes the mobilization of 2 leukocyte subpopulations in a single marker and may be used to predict the end of the postexercise recovery period. Further analysis of the immune response using serum cytokines indicated that high-intensity exercise performed by highly trained athletes only generated inflammation that was localized to the skeletal muscle. Biomarkers are not a replacement for performance tests, but when used in conjunction, they may offer a better indication of metabolic recovery status. Therefore, the use of biomarkers can improve a coach's ability to assess the recovery period after an exercise session and to establish the intensity of subsequent training sessions.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle