Effect of an acute exercise bout on immediate post‐exercise irisin concentration in adults: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Irisin is a recently discovered myokine that increases adipocyte metabolism, induces further "browning" of white adipose tissue, and enhances glucose metabolism. No study has ever determined how an acute bout of exercise impacts immediate post-exercise irisin concentration using a meta-analytic approach. The purpose of this study is to determine the impact of an acute bout of exercise on the magnitude of post-exercise irisin concentration in adults using meta-analytic procedures. Searches were performed on PubMed, EMBASE, CINAHL, PEDro, SCOPUS, and SPORTDiscus databases. Effect summaries were obtained using random-effects models. Random-effects single and multiple meta-regressions were performed to determine relationships between, and potential confounding effects of, variables of interest. Ten articles were retained for the final meta-analysis, producing 21 study estimates. An acute bout of exercise was accompanied by a post-exercise average increase in irisin concentration of 15.0 (95% CI: 10.8%-19.3%). There was no significant relationship between post-exercise irisin concentration and age, intensity of aerobic exercise, or type of exercise training session (resistance vs aerobic training). Fitness level and body mass index were identified as significant predictive variables for post-exercise irisin concentration. However, a multiple meta-regression model identified fitness level as the single best predictor, with being fit (21.1%±2.2%) associated with a nearly twofold increase in post-exercise irisin concentration, compared with being unfit (11.8%±2.1%). Immediately following an acute bout of exercise, irisin concentration increases substantially in adults, with fitness level as an important modifier for the effect.
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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 | 0,009 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».