Are the relationships between early activation of lymphocytes and cortisol or testosterone influenced by intensified cycling training in men?
Notice bibliographique
Résumé
The effects of exercise training on lymphocyte responses, as well as changes in circulating endocrine parameters at rest, were investigated. Seven male cyclists participated in a 4 week high-intensity (HI) cycling training intervention. Training improved performance significantly (peak power output (PPO): 1.4%, p < 0.05; 5 km time trial: 3.8%, p < 0.01; 40 km time trial: 0.4%, p < 0.05). Resting hormone concentrations (testosterone, sex hormone binding globulin (SHBG), cortisol, corticosteroid-binding globulin (CBG), and dehydroepiandrosterone-sulphate (DHEA-S)) were unchanged, with the exception of a 20% decrease in testosterone post-HI training (p < 0.067). Subjects' CD3(+) cell counts decreased by 15% (p < 0.05), owing to significantly decreased CD4(+) cell counts and slightly lower CD8(+) and natural killer (NK) cell counts. Spontaneous in vitro CD69 expression increased in CD4(+) cells (mean +/- SD, pre: 12 +/- 6 cells x microL(-1); post: 35 +/- 37 cells x microL(-1); p < 0.05), but not in CD8(+) cells (pre: 20 +/- 29 cells x microL(-1); post: 33 +/- 16 cells x microL(-1)). Mitogen-induced CD69 expression decreased in both CD4+ (pre: 1570 +/- 1258 cells x microL(-1); post: 596 +/- 597 cells x microL(-1); p < 0.05) and CD8(+) lymphocytes (pre: 676 +/- 434 cells x microL(-1); post: 412 +/- 235 cells x microL(-1); p < 0.05). Testosterone correlated positively with several immune parameters at baseline, whereas cortisol correlated negatively with parameters of the innate immune system post-HI training. We conclude that the stress of unaccustomed exercise is evident in resting lymphocytes, but not in resting endocrine parameters. However, correlations between testosterone and cortisol and immune parameters suggest that these 2 hormones play a role in modulating immune status. Our results indicate the importance of assessing both spontaneous and mitogen-induced aspects of immune-cell activation.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».