Evidence of a limb- and shear stress stimulus profile-dependent impact of high-intensity cycling training on flow-mediated dilation
Notice bibliographique
Résumé
Lower limb endurance training can improve conduit artery flow-mediated dilation (FMD) in response to transient increases in shear stress (reactive hyperemia; RH-FMD) in both the upper and lower limbs. Sustained increases in shear stress recruit a partially distinct transduction pathway and elicit a physiologically relevant FMD response (SS-FMD) that provides distinct information regarding endothelial function. However, the impact of training on SS-FMD is not well understood. The purpose of this study was to determine the impact of cycling training on handgrip exercise-induced brachial artery (BA) FMD (BA SS-FMD) and calf plantar-flexion-induced superficial femoral artery (SFA) FMD (SFA SS-FMD). RH-FMD was also assessed in both arteries. Twenty-eight young males were randomized to control (n = 12) or training (n = 16) groups. The training group cycled 30 min/day, 3 days/week for 4 weeks at 80% heart rate reserve. FMD was assessed in the BA and SFA before and after the intervention via Duplex ultrasound. Results are means ± SD. Training did not impact SS-FMD in either artery, and SFA RH-FMD was also unchanged (p > 0.05). When controlling for the shear rate stimulus via covariate analysis, BA RH-FMD improved in the training group (p = 0.05) (control – pre-intervention: 5.7% ± 2.4%, post-intervention: 5.3% ± 2.4%; training – pre-intervention: 5.4% ± 2.5%, post-intervention: 7.2% ± 2.4%). Thus, endurance training resulted in nonuniform adaptations to endothelial function, with an isolated impact on the BA’s ability to transduce a transient increase in shear stress. Novelty Training did not alter SS-FMD in the arm or leg. RH-FMD was augmented in the arm only. Thus training adaptations were limb- and shear stress profile-specific.
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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) | 0,003 | 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 ».