Behavioural treatments for chronic systemic inflammation: effects of dietary weight loss and exercise training
Notice bibliographique
Résumé
Persistent low-grade inflammation, as indicated by higher circulating levels of inflammatory mediators such as C-reactive protein, interleukin-6 and tumour necrosis factor-alpha, is a strong risk factor for several chronic diseases. There are data indicating that decreasing energy intake and increasing physical activity may be effective therapies for reducing overall inflammation. Evidence is strong that circulating levels of inflammatory markers are elevated with total and abdominal obesity, possibly owing to a higher secretion rate of cytokines by adipose tissue in obese people. Moreover, very-low-energy dietary weight loss reduces both circulating markers of inflammation and adipose-tissue cytokine production. Data from several large population-based cohorts show an inverse association between markers of systemic inflammation and physical activity or fitness status; small-scale intervention studies support that exercise training diminishes inflammation. Dietary weight loss plus exercise is likely more effective than weight reduction alone in reducing inflammation. To date, data from randomized, controlled trails designed to definitively test the effects of weight loss or exercise training, or both, on inflammation are limited. Future studies are required to define the amount of weight loss needed for clinically meaningful reductions of inflammation; in addition, fully powered and controlled studies are necessary to clarify the effect of exercise training on chronic, systemic inflammation.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».