Cytokine and Sclerostin Response to High-Intensity Interval Running versus Cycling
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study examined whether the exercise-induced changes in inflammatory cytokines differ between impact and no-impact high-intensity interval exercise, and whether they are associated with postexercise changes in sclerostin. METHODS: Thirty-eight females (n = 19, 22.6 ± 2.7 yr) and males (n = 19, 22.3 ± 2.4 yr) performed two high-intensity interval exercise trials in random order (crossover design): running on a treadmill and cycling on a cycle ergometer. Trials consisted of eight repetitions of 1 min running or cycling at ≥90% maximal heart rate, separated by 1 min passive recovery intervals. Blood was collected preexercise and 5 min, 1 h, 24 h, and 48 h postexercise, and it was analyzed for serum levels of interleukins (IL-1β, IL-6, and IL-10), tumor necrosis factor alpha (TNF-α), and sclerostin. RESULTS: Inflammatory cytokines significantly increased over time in both sexes with some differences between trials. Specifically, IL-1β significantly increased from pre- to 5 min after both trials (23%, P < 0.05), IL-6 increased 1 h after both trials (39%, P < 0.05), IL-10 was elevated 5 min after running (20%, P < 0.05) and 1 h after both running and cycling (41% and 64%, respectively, P < 0.05), and TNF-α increased 5 min after running (10%, P < 0.05). Sclerostin increased 5 min after both trials, with a greater increase in males than that in females (62 vs 32 pg·mL in running, P = 0.018; 63 vs 30 pg·mL in cycling, P = 0.004). In addition, sclerostin was significantly correlated with the corresponding changes in inflammatory cytokines, and 34% of the variance in its postexercise gain score (Δ) was explained by sex and the corresponding gain scores in TNF-α, which was the strongest predictor. CONCLUSION: A single bout of either impact or no-impact high-intensity exercise induces changes in inflammatory cytokines, which are associated with the postexercise increase in sclerostin.
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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 | 0,000 |
| 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 ».