Effects of Short-Term Exercise Training With and Without Milk Intake on Cardiometabolic and Inflammatory Adaptations in Obese Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
There is some evidence that a combination of factors can reduce inflammation and associated metabolic risk factors. We studied the early cardiometabolic and inflammatory adaptations to a short-term exercise intervention with and without milk in obese adolescents. Fifty-four adolescents were randomized to consume milk post exercise (MILK) or a carbohydrate beverage (CONT) during one-week of daily exercise. Insulin levels were not different between the groups post training. Glucose was reduced over time in both groups (-9 ± 13 mg/ dl MILK and -6 ± 14 mg/dl CONT, p < .05) but not different between groups. There was a greater decrease in mean arterial pressure (MAP) in the MILK group (-3 ± 6 mmHg MILK vs. 2 ± 7 mmHg CONT, p < .04). Milk provided postexercise did not affect C-reactive protein (CRP), tumor necrosis factor-α (TNF-α) or interleukin-6 (IL-6). The exercise intervention led to an increase in TNF-α in both groups (0.27 ± 0.7 pg/ml MILK and 0.48 ± 0.6 pg/ml CONT, p < .001). The early adaptations to a short-term exercise intervention in obese adolescents include a reduction in MAP and an increase in some inflammatory markers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».