Exercise biology of neuromuscular disorders
Notice bibliographique
Résumé
Neuromuscular disorders (NMDs) are chronic conditions that affect the neuromuscular system. Many NMDs currently have no cure; however, as more effective therapies become available for NMD patients, these individuals will exhibit improved health and/or prolonged lifespans. As a result, persons with NMDs will likely desire to engage in a more diverse variety of activities of daily living, including increased physical activity or exercise. Therefore, there is a need to increase our knowledge of the effects of acute exercise and chronic training on the neuromuscular system in NMD contexts. Here, we discuss the disease mechanisms and exercise biology of Duchenne muscular dystrophy (DMD), spinal muscular atrophy (SMA), and myotonic dystrophy type 1 (DM1), which are among the most prevalent NMDs in children and adults. Evidence from clinical and preclinical studies are reviewed, with emphasis on the functional outcomes of exercise, as well as on the putative cellular mechanisms that drive exercise-induced remodelling of the neuromuscular system. Continued investigation of the molecular mechanisms of exercise adaptation in DMD, SMA, and DM1 will assist in enhancing our understanding of the biology of these most prevalent NMDs. This information may also be useful for guiding the development of novel therapeutic targets for future pursuit.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».