Blood cardiac biomarkers responses are associated with 24 h ultramarathon performance
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
PurposeClinical 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.MethodsCardiac 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.ResultsEXP 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).ConclusionsAlthough 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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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 découle