Modality-specific training adaptations – do they lead to a dampened acute inflammatory response to exercise?
Notice bibliographique
Résumé
While adaptations to a short-term training program can dampen the acute inflammatory response to exercise, less is known about the influence of chronic modality-specific adaptations to training. This study compares the acute inflammatory response to upper- and lower-body interval exercise in individuals chronically trained in these respective modalities. Ninety minutes of interval exercise matched for relative power output on an arm-crank (ARM) and cycle ergometer (LEG) was performed by 8 trained paddlers and 8 trained cyclists. Blood samples were taken before and after exercise. Interleukin-6 (IL-6) concentrations were analysed in plasma, while the expression of intracellular heat shock protein 72 (iHsp72) was assessed in monocytes. IL-6 was increased following both modalities (fold change – ARM: 7.23 ± 3.56, p < 0.001; LEG: 9.03 ± 4.82, p < 0.001), in both groups (cyclists, p < 0.001; paddlers, p < 0.001), but the increase was smaller in ARM compared with LEG (time × modality, p < 0.001). ARM induced a smaller iHsp72 response compared with LEG (fold change – ARM: 1.07 ± 0.14, p = 0.102; LEG: 1.18 ± 0.14, p < 0.001; time × modality, p = 0.039). Following ARM, iHsp72 expression was increased in the cyclists only (fold change cyclists: 1.12 ± 0.11, p = 0.018; paddlers: 1.03 ± 0.17, p = 0.647), while iHsp72 expression following LEG was increased in both groups (fold change cyclists: 1.14 ± 0.15, p = 0.027; paddlers: 1.22 ± 0.13, p < 0.001). Taken together, the acute inflammatory response to lower-body interval exercise was larger compared with work-matched upper-body interval exercise. Moreover, adaptations to upper-body exercise training dampened the iHsp72 response to this modality. Therefore, exercise may be less effective in reducing chronic low-grade inflammation in individuals relying on their upper body, such as wheelchair users.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».