Reduced physical activity in young and older adults: metabolic and musculoskeletal implications
Notice bibliographique
Résumé
Background: Although the health benefits of regular physical activity and exercise are well established and have been incorporated into national public health recommendations, there is a relative lack of understanding pertaining to the harmful effects of physical inactivity. Experimental paradigms including complete immobilization and bed rest are not physiologically representative of sedentary living. A useful ‘real-world’ approach to contextualize the physiology of societal downward shifts in physical activity patterns is that of short-term daily step reduction. Results: Step-reduction studies have largely focused on musculoskeletal and metabolic health parameters, providing relevant disease models for metabolic syndrome, type 2 diabetes (T2D), nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD), sarcopenia and osteopenia/osteoporosis. In untrained individuals, even a short-term reduction in physical activity has a significant impact on skeletal muscle protein and carbohydrate metabolism, causing anabolic resistance and peripheral insulin resistance, respectively. From a metabolic perspective, short-term inactivity-induced peripheral insulin resistance in skeletal muscle and adipose tissue, with consequent liver triglyceride accumulation, leads to hepatic insulin resistance and a characteristic dyslipidaemia. Concomitantly, various inactivity-related factors contribute to a decline in function; a reduction in cardiorespiratory fitness, muscle mass and muscle strength. Conclusions: Physical inactivity maybe particularly deleterious in certain patient populations, such as those at high risk of T2D or in the elderly, considering concomitant sarcopenia or osteoporosis. The effects of short-term physical inactivity (with step reduction) are reversible on resumption of habitual physical activity in younger people, but less so in older adults. Nutritional interventions and resistance training offer potential strategies to prevent these deleterious metabolic and musculoskeletal effects. Impact: Individuals at high risk of/with cardiometabolic disease and older adults may be more prone to these acute periods of inactivity due to acute illness or hospitalization. Understanding the risks is paramount to implementing countermeasures.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».