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Enregistrement W2945895035 · doi:10.2340/16501977-2560

Effect of different levels of exercise on telomere length: A systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2945895035 sur OpenAlexaboutno aff
Xiaoyi Lin, Jie Zhou, Birong Dong

Notice bibliographique

RevueJournal of Rehabilitation Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWest China Hospital, Sichuan UniversityNIH Clinical CenterSichuan University
Mots-clésMeta-analysisTelomereCINAHLConfidence intervalRandom effects modelMedicineMEDLINEInternal medicineBiologyGeneticsPsychological interventionDNAPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telomeres are structures found at the end of human chromosomes that help to protect the chromosome. Telomeres become shorter with ageing and age-related diseases. This study investigated the effect of different levels of exercise on telomere length. Research databases were searched for relevant studies and these were checked for eligibility. Studies included in this metaanalysis were analysed for heterogeneity, using the random-effects or fixed-effects models. Longer telomere length was found to be associated with physically active individuals, and significantly associated with robust and moderate exercise. Subgroup analysis revealed that longer telomere length was positively associated with exercise, regardless of the person's sex, but this was not statistically significant in elderly populations. In conclusion, compared with inactive individuals, people who were active had longer telomere lengths, regardless of the intensity of exercise. Objective: To investigate the effect of different levels of exercise on telomere length. Methods: CINAHL, SPORTDiscus (EBSCO), OVID (Medline) and EMBASE databases were searched for eligible studies. Methodological quality was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale, and heterogeneity among the studies was assessed using the I-squared test. When heterogeneity among studies was high (I 2 > 50%), a random-effects model was used (Review Manager version 5, Cochrane Collaboration, Copenhagen, Denmark); otherwise, a fixedeffects model was used. Results: Eleven eligible studies involving 19,292 participants were included in this meta-analysis. Longer telomere length was associated with physically active individuals, with a mean difference (MD) of 0.15 (95% confidence interval; 95% CI 0.05, 0.24); I 2 = 99%. Longer telomere length was significantly associated with robust exercise (MD 0.08 (95% CI 0.04, 0.12)); I 2 = 99%, as was moderate exercise (MD 0.07 (95% CI 0.03, 0.11)); I 2 = 100%. Subgroup analysis revealed that longer telomere length was positively associated with exercise, regardless of sex, but was not statistically significant in elderly populations. Conclusion: Compared with inactive individuals, telomere lengths were longer in active subjects, regardless of the intensity of exercise.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,597
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0260,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,321 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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