Microvascular Dilator Function in Athletes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Despite the growing research interest in vascular adaptations to exercise training over the last few decades, it remains unclear whether microvascular function in healthy subjects can be further improved by regular training. Herein, we sought to systematically review the literature and determine whether microvascular dilator function is greater in athletes compared to age-matched healthy untrained subjects. METHODS: We conducted a systematic search of MEDLINE, Cochrane, EMBASE, and Web of Science since their inceptions until October 2013 for articles evaluating indices of primarily microvascular endothelium-dependent or endothelium-independent dilation (MVEDD and MVEID, respectively) in athletes. A meta-analysis was performed to determine the standardized mean difference (SMD) in MVEDD and MVEID between athletes and age-matched controls. Subgroup analyses were used to study potential moderating factors. RESULTS: Thirty-six studies were selected after systematic review, comprising 521 athletes (506 endurance-trained and 15 endurance- and strength-trained) and 496 age-matched control subjects. After data pooling, athletes presented higher MVEDD (31 studies; SMD, 0.47; P < 0.00001) and MVEID (14 studies; SMD, 0.51; P < 0.00001) compared with the control subjects. Similar results were observed in young (younger than 40 yr) and master (older than 55 yr) athletes when analyzed separately. CONCLUSION: Both young and master athletes present enhanced microvascular function compared with age-matched untrained but otherwise healthy subjects. These data provide evidence of a positive association between exercise training and microvascular function in the absence of known underlying cardiovascular disease.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».