Impact of polyphenols on physiological stress and cardiac burden in marathon runners – results from a substudy of the BeMaGIC study
Notice bibliographique
Résumé
Both physiologic stress and chronic heart disease are associated with increased systemic levels of chromogranin A (CGA) and NT-proBNP. Marathon running causes physiological stress and imposes a significant cardiac burden. Polyphenol-rich Mediterranean and Asian diets have been demonstrated to exert beneficial effects on the cardiovascular system. In this study we investigated whether pretreatment with a polyphenol beverage could attenuate the physiological and cardiac stress associated with a marathon. In the BeMaGIC trial, 277 athletes were randomized into 2 groups in a double-blinded fashion, receiving 1-1.5 L/day of the same beverages either with (study beverage) or without (placebo) polyphenol enrichment (approximately 400 mg of gallic acid equivalents per day of a complex mixture of polyphenols). Blood samples were taken 3 weeks and 1 day before, and immediately, 24 h, and 72 h after running a marathon. In our current substudy, CGA and NT-proBNP levels were analyzed by ELISA in the fastest 18 and the slowest 22 runners. CGA and NT-proBNP levels increased significantly immediately after the marathon and returned to baseline at 72 h after the marathon. Neither CGA nor NT-proBNP differed significantly between athletes receiving study beverage versus placebo. Separating our cohort into fast and slow runners did not reveal any significant difference regarding CGA or NT-proBNP levels between groups. Our study provides no evidence that polyphenol supplementation attenuates marathon running-induced physiological stress and cardiac burden in fast or slow runners.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».