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Enregistrement W2063017415 · doi:10.1139/h04-051

Exercise, Postprandial Triacylglyceridemia, and Cardiovascular Disease Risk

2004· review· en· W2063017415 sur OpenAlexaff
Terry E. Graham

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Applied Physiology · 2004
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes, Cardiovascular Risks, and Lipoproteins
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostprandialIngestionMedicineInternal medicineEndocrinologyAerobic exerciseLipoproteinDiseaseRisk factorPhysical exerciseMealCardiologyCholesterolDiabetes mellitus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An elevation of plasma triacylglycerides (TAG) is a well recognized cardiovascular risk factor. Less appreciated is that high and prolonged elevations in TAG in the postprandial (PP) phase is also a risk factor. Given that we spend approximately 18 hrs a day in the PP state, this is particularly critical. The elevation is due to both cylomicron and very low density lipoprotein TAG. It is thought that enhancing the concentrations of these lipoproprotein fractions increases the production of smaller, more dense low density lipoprotein and that this leads to increased cardiovascular disease risk. The PP TAG response is greater in men, in obese individuals, and in type 2 diabetics. It has been reported repeatedly that exercise the day before ingestion of a high fat meal is associated with a marked dampening of the PP TAG rise. The mechanisms for this are not clear and do not appear to be due to changes in the exercised muscle itself. There is some speculation that the production of plasma TAG may be decreased. The exercise benefits are lost within 3 days. The minimum exercise required has not been determined, but even 30 min of intermittent aerobic exercise or mild resistance exercise has a positive effect. This demonstrates a clear benefit from an active lifestyle and one that does not require intense exercise or months of training.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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