MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2087791466 · doi:10.1139/h07-183

A pediatric perspective on inflammation and oxidative stress in response to exercise

2008· article· en· W2087791466 sur OpenAlexaffvenue
Brian W. Timmons, Sandeep Raha

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxidative stressMedicineInflammationCytokineContext (archaeology)Perspective (graphical)Physical exerciseImmunologyPhysical therapyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dr. Oded Bar-Or was a giant in the area of pediatric exercise science and made numerous contributions to the health of children around the world. He also had a significant impact on a relatively new area of pediatric exercise science -- pediatric exercise immunology. Under his supervision, some aspects of the immunobiology of exercise have been unravelled from a pediatric perspective. In general, healthy children experience less inflammatory stress in response to standardized exercise, while demonstrating an exercise-induced elevation in the anabolic cytokine IL-8. Mechanisms for the maturity- and age-dependent changes in cytokine responses to exercise are unknown, but may involve oxidative stress. Studies of oxidative stress and exercise in children are scant, but preliminary data suggests that, like the inflammatory cytokine response to exercise, children may experience less oxidative stress in response to intense exercise. We propose that the links between exercise, inflammatory and oxidative stress, and growth factors will be important to understand in the context of how exercise contributes to optimal growth and development during childhood. This understanding will be particularly relevant for childhood diseases that restrict growth.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations11
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Physiology Nutrition and MetabolismMême sujetExercise and Physiological ResponsesTravaux en français237 207