Effects of neuromuscular electrical stimulation on cytokines in peripheral blood for healthy participants: a prospective, single‐blinded Study
Notice bibliographique
Résumé
Summary Introduction The effect of exercise on cytokines may improve muscle strength. Neuromuscular electrical stimulation (NMES) is a muscle‐preserving therapy that benefits patients unable to participate in active exercise. How NMES alters cytokines is unclear. The aim of this study was to study the effects of 1 NMES session on cytokines associated with protein metabolism during exercise. Methods We evaluated the effects of NMES on IL‐1, IL‐6, IL‐10 and TNF‐α levels in peripheral blood. Participants received NMES to bilateral lower extremity muscles (quadriceps, tibialis anterior, gastrocnemius) for 30 min. Blood samples immediately pre‐ and post‐NMES were drawn at 15‐min intervals to 2‐h follow‐up, and the mean values of pre‐NMES levels were compared to peak and trough post‐NMES levels. For cytokines with significant changes, we conducted a repeated‐measures linear regression analysis. We also measured post‐NMES lactate and creatine kinase levels. Results We enrolled nine eligible participants. There was a significant increase in peak IL‐6 from the mean pre‐NMES value [0·65 (0·89) to 1·04 (0·89) pg ml−1, P = 0·001] and a significant decrease in trough IL‐1 [0·08 (0·07) to 0·02 (0·02) pg ml−1, P = 0·041] and TNF‐α [2·42 (0·54) to 2·16 (0·59) pg ml−1, P = 0·021]. In repeated‐measures regression analysis, we identified significantly higher mean IL‐6 values throughout the full 120 min post‐NMES period, and a significantly higher mean IL‐1 value at 30 min post‐NMES. There were no significant differences in peak IL‐10, trough IL‐6, lactate, or creatine kinase values. Conclusions In nine healthy humans, 30 min of NMES was temporally associated with changes in cytokines similar to the effects of active exercise and may mediate NMES' observed effects on reducing muscle weakness.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».