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Enregistrement W2213513919 · doi:10.1155/2016/7239639

Exercise Modulates Oxidative Stress and Inflammation in Aging and Cardiovascular Diseases

2015· review· en· W2213513919 sur OpenAlexaff
Nada A. Sallam, Ismail Laher

Notice bibliographique

RevueOxidative Medicine and Cellular Longevity · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOxidative stressInflammationProinflammatory cytokineMedicinePhysical exerciseCoactivatorHeat shock proteinBiologyTranscription factorBioinformaticsInternal medicineEndocrinologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the wealth of epidemiological and experimental studies indicating the protective role of regular physical activity/exercise training against the sequels of aging and cardiovascular diseases, the molecular transducers of exercise/physical activity benefits are not fully identified but should be further investigated in more integrative and innovative approaches, as they bear the potential for transformative discoveries of novel therapeutic targets. As aging and cardiovascular diseases are associated with a chronic state of oxidative stress and inflammation mediated via complex and interconnected pathways, we will focus in this review on the antioxidant and anti-inflammatory actions of exercise, mainly exerted on adipose tissue, skeletal muscles, immune system, and cardiovascular system by modulating anti-inflammatory/proinflammatory cytokines profile, redox-sensitive transcription factors such as nuclear factor kappa B, activator protein-1, and peroxisome proliferator-activated receptor gamma coactivator 1-alpha, antioxidant and prooxidant enzymes, and repair proteins such as heat shock proteins, proteasome complex, oxoguanine DNA glycosylase, uracil DNA glycosylase, and telomerase. It is important to note that the effects of exercise vary depending on the type, intensity, frequency, and duration of exercise as well as on the individual's characteristics; therefore, the development of personalized exercise programs is essential.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations328
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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