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Enregistrement W2964978070 · doi:10.14740/jocmr3884

Effects of Repetitive Altitude Training on Salivary Immunoglobulin A Secretion in Collegiate Swimmers

2019· article· en· W2964978070 sur OpenAlexvenueno aff
Koichi Watanabe, Subrina Jesmin, Yosuke Murase, Tsuyoshi Takeda, Takahisa Shiraki, Yasuo Sengoku

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKozuki Foundation
Mots-clésAltitude trainingSalivaAltitude (triangle)MedicineSecretory IgAImmune systemImmunoglobulin AEffects of high altitude on humansLow altitudeInternal medicineImmunologyAntibodyPhysiologyPhysical therapyImmunoglobulin GAthletes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Altitude training has often been conducted just before main competition games in many sports. An increase in the frequency of upper respiratory tract infections and gastrointestinal infections due to an altitude-induced suppression of the immune system has been reported after altitude training. Salivary secretory immunoglobulin A (SIgA) is the major immunoglobulin of the mucosal immune system. A suppressive effect of heavy training on SIgA has been reported. However, little is known regarding the effects of repetitive altitude training and hypoxic exposure on SIgA. The objective of this study was to evaluate the changes in SIgA in swimmers undergoing repetitive altitude training at 1,900 m. METHODS: Nine collegiate swimmers who experienced their first altitude training experience (FT group) were compared to nine swimmers who experienced repetitive training (RT group) and non-training subjects (Con group). Saliva was collected before ascent and eight times every 2 days during altitude training. SIgA levels were measured by enzyme-linked immunosorbent assays. RESULTS: Compared to the Con group, SIgA levels and the secretion velocity were decreased after ascent and were slowly restored in both the FT and RT groups. The chronological trends in SIgA levels were similar, even though the decline in SIgA levels in the FT group was larger than that in the RT group. CONCLUSION: Altitude training and experience with altitude training may be one of the factors influencing SIgA.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,762
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,529
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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