Effects of Exercise on Insulin, IGF Axis, Adipocytokines, and Inflammatory Markers in Breast Cancer Survivors: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Insulin, IGF axis, adiponectin, and inflammatory markers are associated with breast cancer. Given that physical activity improves prognosis of breast cancer survivors, we investigated the effects of exercise on these markers as potential mediators between physical activity and breast cancer. Methods: PubMed, EMBASE, CENTRAL, CINAHL, and SportDiscus were searched up to December 3, 2015, to identify randomized controlled trials (RCT) that investigated the effect of exercise on insulin, IGF axis, and cytokines in breast cancer survivors. Weighted mean difference (WMD) was calculated using either fixed- or random-effects models on the basis of the heterogeneity of the studies. Results: A total of 18 studies involving 681 breast cancer survivors were included, and these numbers were reduced for individual biomarker analyses. We found that exercise significantly reduced fasting insulin levels [WMD, −3.46 μU/mL; 95% confidence interval (CI), −5.97 to −0.95; P = 0.007]. Furthermore, potentially meaningful but statistically nonsignificant changes were observed in insulin resistance (WMD, −0.73; 95% CI, −0.54 to 0.13; P = 0.23), adiponectin (WMD, 1.17 μg/mL; 95% CI, −0.87 to 3.20; P = 0.26), and C-reactive protein (WMD, −1.10 mg/L; 95% CI, −2.39 to 0.20; P = 0.10). Subgroup analyses showed that fasting insulin levels were significantly more impacted in studies in which intervention participants experienced a weight reduction (WMD, −7.10 μU/mL; 95% CI, −10.31 to −3.90; P < 0.001). Conclusions: Exercise reduces fasting insulin levels in breast cancer survivors. This may be due to exercise-induced reductions in body weight. Impact: Practitioners and clinicians may better help breast cancer prognosis be improved through exercise, anticipating physiological effects on cancer. Cancer Epidemiol Biomarkers Prev; 26(3); 355–65. ©2016 AACR.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».