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Enregistrement W2004634889 · doi:10.1097/01.hcr.0000336150.09687.c9

THE ACUTE EFFECTS OF TWO DIFFERENT TRAINING MODELS ON MARKERS OF INFLAMMATORY ACTIVATION AND SKELETAL MUSCLE INJURY IN PATIENTS WITH CHRONIC HEART FAILURE

2008· article· en· W2004634889 sur OpenAlexaff
A. G. Taylor, Andrew Ignaszewski, Donna L. MacIntyre, Donald C. McKenzie, John S. Hill, Darren E. R. Warburton

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiopulmonary Rehabilitation and Prevention · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRehabilitationAssociation (psychology)Heart failurePhysical therapyAdaptation (eye)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with heart failure (HF) are characterized by exercise intolerance, breathlessness, fatigue and excessive neurohormonal activation associated with premature mortality. Recently, inflammatory activation has been described as an important factor in the progression of HF. Increased levels of certain pro-inflammatory cytokines (e.g., TNF-ɑ, IL-6) have been related to increased severity of left ventricular dysfunction, the activation of the sympathetic and renin-angiotensin systems and the catabolism of skeletal muscle. Although exercise training is important in the management of HF, acute bouts of exercise may lead to increases in proinflammatory cytokines. It is believed that the skeletal muscle abnormalities associated with HF may increase the risk of damage to skeletal muscle, (i.e., exercise-induced muscle injury (EIMI) with associated inflammatory activation) especially following unaccustomed exercise training. Recently, several training methods have been proposed for patients with HF that challenge the traditional “steady-state” (SS) training model, including interval training (IT). Interval training methods employ greater muscular loading than SS and therefore may increase the risk of inflammatory system activation EIMI, and/or reduced muscle function. There is no study that has examined the effects of IT on EIMI, muscle function and/or inflammatory markers. Material and Methods: Fourteen male participants with HF (mean age: 59 +/- 7.8 yrs; mean VO2 peak: 13.64 +/- 4.5 ml/kg/m-1; EF < 45%) were matched (for body mass and aerobic fitness) and randomized into SS or IT for 20 minutes. The IT involved 2 minute work:recovery phases of 90% and 40% of heart rate reserve, respectively. The SS involved continuous exercise at 65% of heart rate reserve. Biochemical markers of muscle damage and acute inflammation, concentric and eccentric isokinetic muscle torque, and subjective indicators of delayed onset muscle soreness (DOMS) and lower extremity function were evaluated at baseline, and then immediately following the training bout, and at 6, 24, and 48 hours post. Results: There were no significant differences between the IT and the SS training group for markers of skeletal muscle injury or inflammatory activation. Conclusions: The findings from the present study suggest that IT or SS do not result in excessive inflammatory system activation or skeletal muscle injury. These results have important implications for clinicians prescribing exercise regimes for HF patients who may be starting back into activity after a prolonged sedentary period. Additionally, results from this study indicate that there is a need for future research looking at the actual and perceived effect of even a single about of exercise on lower extremity function.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,225 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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