Blood cardiac biomarkers responses are associated with 24 h ultramarathon performance
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Clinical significance of cardiac biomarkers response in ultra-endurance runners are not completely elucidated because events vary in distance/duration and competitors modulate running intensity according to individual running capacity. The aim of this study was to examine the relationship between self-selected exercise intensity with cardiac biomarkers comparing experienced (EXP, N=11) and novice (NOV, N=14) runners able to finish a 24h ultramarathon (24UM) with significant differences in performance. Methods Cardiac biomarkers (i.e. CKMB/totalCK, cTnT and NT-proBNP), inflammatory markers (i.e. leukocytes and CRP) and cortisol were analyzed before and after a 24UM. Results EXP finished the race with significant ( p < 0.05) longer distance than NOV (158.8 ± 15.8 vs 116.8 ± 10.3 Km). Two-way mixed ANOVA showed significant time × performance level interaction with greater increase of cTnT ( F (1,23) = 6.18, p = 0.021), NT-proBNP ( F (1,23) = 9.27, p = 0.006) and cortisol ( F (1, 23) = 5.13, p = 0.03) in the EXP group. CKMB/totalCK ( F (1, 23) = 71.90, p < 0.0001) decreased while leukocytes ( F (1, 23) = 100.06, p < 0.0001) and CRP ( F (1, 23) = 93.37, p < 0.0001) increased in both groups (main effect of time). Correlations were found between 24UM distance and cortisol (r = 0.58; p = 0.002), CKMB (r = 0.47; p = 0.017), cTnT (r = 0.44; p = 0.027) or NT-proBNP (r = 0.56; p = 0.003). Cortisol and NT-proBNP were also significantly correlated (r = 0.51; p = 0.01). Conclusions Although there is no clear evidence of cardiac risk when comparing cardiac biomarkers levels with clinical cut-off values, cardiac biomarkers are associated with running performance and pituitary-adrenocortical system response. In EXP runners, higher levels of cardiac biomarkers and cortisol suggest a more hemodynamically challenged heart during prolonged endurance exercise.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».