Flow-Mediated Dilation in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Controversy exists on whether endothelial function is enhanced in athletes. We sought to systematically review the literature and determine whether endothelial function, as assessed by flow-mediated dilation (FMD), is greater in athletes across all ages relative to that in their age-matched counterparts. METHODS: We conducted a systematic search on MEDLINE, Cochrane, Scopus, and Web of Science since their inceptions until July 2013 for articles evaluating FMD in athletes. A meta-analysis was performed to compare the standardized mean difference (SMD) in FMD of the brachial artery between athletes and age-matched control subjects. Subgroup analyses and meta-regression were used to identify sources of heterogeneity. RESULTS: Twenty-one articles were included in this analysis, comprising 530 athletes (452 endurance trained, 49 strength trained, and 29 endurance and strength trained) and 376 control subjects. After data pooling, FMD was higher in athletes than that in control groups (SMD, 0.48; P = 0.008). In subgroup analyses, young athletes (<40 yr) presented increased baseline brachial artery diameter (mean difference, 0.40 mm; P < 0.00001) and similar FMD (SMD, 0.27; P = 0.22) compared with those in controls. In contrast, master athletes (>;50 yr) showed similar baseline brachial artery diameter (mean difference, 0.04 mm; P = 0.69) and increased FMD (SMD, 0.99; P = 0.0005) compared with those in controls. CONCLUSIONS: The current meta-analysis provides evidence that master athletes but not young athletes exhibit greater FMD compared with that in age-matched healthy controls, thus suggesting that the association between high levels of exercise training and increased FMD is age dependent.
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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 | 0,007 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».