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Enregistrement W2524764232 · doi:10.1249/00005768-200605001-02606

Differential Changes with T Cell Subsets And Cytokine Production In Response To Endurance Exercise In Trained And Untrained Women

2006· article· en· W2524764232 sur OpenAlexaff
Angela Christel Torry, Gordon J. Bell, Catherine J. Field, Vicki J. Harber

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmunityMedicineEndurance trainingCellular immunityInternal medicineModerate exerciseEndocrinologyPhysiologyImmune systemImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To investigate T cell immunity following 60 minutes of endurance exercise in trained and untrained women. METHODS: Compared 3 exercise conditions: 1) untrained females (UT) cycled at an intensity = 20 w below their ventilatory threshold (VT; ∼90 w); 2) trained females (TE1) cycled at the same PO as the UT (∼90 w); and 3) the same trained females cycled at 20 w below their own VT (TE2; ∼155 w). Blood samples were taken at rest, immediately after exercise, and following 2 hours of recovery. RESULTS: Proportion of CD3+CD4+ (Th) cells numbers were higher in the TE2 group compared to the UT group and had increased from T60 to T1 80 in the TE1 and TE2 exercise conditions (p < 0.05). The proportion CRTH2+ (Th2) cells decreased at T60 from T0 in the TE1 condition, but not in the UT condition. IL-12 and IFN-γ concentrations increased following TE1 and TE2 conditions (p < 0.05). IL-2 increased in the TE2 and decreased in the UT condition (p < 0.05). IL-10 concentrations were lower in the TE1 compared to TE2 (p < 0.05). CONCLUSIONS: The findings indicate that T cell immunity, in particular Th1 immunity, was more pronounced in the trained women. Th2 immunity was favoured in the untrained women following endurance exercise. Therefore, T cell immunity is altered in females following acute endurance exercise and is influenced by fitness level.

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 seuil0,007

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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