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Enregistrement W2331395907 · doi:10.1249/mss.0000000000000555

Response of Bone Turnover Markers and Cytokines to High-Intensity Low-Impact Exercise

2014· article· en· W2331395907 sur OpenAlexaff
Yasmeen Mezil, David J. Allison, Kimberly Kish, David S. Ditor, Wendy E. Ward, Evangelia Tsiani, Panagiota Klentrou

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOsteoprotegerinInternal medicineEndocrinologyRANKLBone remodelingBone resorptionMedicineInterleukinTumor necrosis factor alphaInterleukin 6Exercise intensityCytokineReceptorActivator (genetics)Heart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Low-impact, high-intensity interval exercise (HIE) was used to investigate the postexercise response in bone turnover markers and cytokines. METHODS: Twenty-three recreationally active males (21.8 ± 2.4 yr) performed one HIE bout on a cycle ergometer at 90% maximum workload. The total duration of the exercise was 12 min and included six 1-min high-intensity exercise intervals separated by 1-min rest intervals. Blood samples were collected before exercise, 5 min, 1 h, and 24 h after exercise and were analyzed for serum levels of anti- and pro-inflammatory cytokines (interleukin 10 [IL-10], interleukin 6 [IL-6], interleukin 1-alpha [IL-1α], interleukin 1-beta [IL-1β], and tumor necrosis factor alpha [TNF-α]) and markers of bone formation (bone alkaline phosphatase [BAP], osteoprotegerin [OPG]) and resorption (amino-terminal cross-linking propeptide [NTX], receptor activator of NF-κB ligand [RANKL]). RESULTS: There was a significant (P < 0.05) time effect for all bone turnover markers. Post hoc analysis showed that BAP, OPG, and RANKL significantly increased from baseline to 5 min after exercise (10.9%, 13.5%, and 34.2%, P < 0.05). At 1 h after exercise, only BAP was significantly higher than baseline (9.5%, P = 0.010) and remained higher than baseline at 24 h (10.9%, P = 0.001). NTX was significantly lower than baseline 24 h after exercise (-14.6%, P = 0.046). Significant (P < 0.05) time effects were also observed for IL-1α, IL-1β, IL-6, and TNF-α, with all four significantly increasing 5 min after exercise and returning to baseline levels 1 h after exercise. The postexercise changes in bone formation markers correlated positively with the anti-inflammatory cytokine (IL-10) and negatively with the pro-inflammatory cytokines while NTX correlated positively with a pro-inflammatory cytokine, TNF-α (P < 0.05). CONCLUSIONS: These results suggest that HIE stimulates a response in bone turnover markers and cytokines and that a correlation exists between immune and skeletal responses to this form of exercise. This type of exercise may benefit individuals for whom high-impact exercise might be contraindicated.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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