Blood flow restriction impairs the inflammatory adaptations of strength training in overweight men: a clinical randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the impact of high-intensity strength training (ST) or low-intensity strength training with blood flow restriction (ST-BFR) on monocyte subsets, the expression of C-C chemokine receptor 5 (CCR5), and CD16 on monocytes, and tumor necrosis factor alpha (TNF-α) production of overweight men. Thirty overweight men were randomly assigned to conventional ST or ST-BFR. Both groups performed exercises of knee extension and biceps curl with equal volume (3 sessions/week) over 8 weeks, and the peripheral frequency of monocytes (CD14+CD16−, classical monocytes; CD14+CD16+, intermediate monocytes; CD14−CD16+, nonclassical monocytes), the mean fluorescence intensity (MFI) of CCR5 and CD16 on CD14+ monocytes; and the production of TNF-α by lipopolysaccharide (LPS)-stimulated cells were quantified. Eight weeks of ST increased the frequency of CD14+CD16− monocytes (p = 0.04) and reduced the percentage of CD14−CD16+ (p = 0.02) and the production of TNF-α by LPS-stimulated cells (p = 0.03). The MFI of CD16 on CD14+ monocytes decreased after the ST intervention (p = 0.02). No difference in monocyte subsets, CCR5 or CD16 expression, and TNF-α production were identified after ST-BFR intervention (p > 0.05). The adoption of ST promotes anti-inflammatory effects on monocyte subsets of overweight men, but this effect was lost when BFR was adopted. Novelty High-intensity strength training reduces the production of TNF-α and the peripheral frequency of CD16+ monocytes in overweight men. Blood flow restriction method blunts the strength training adaptations on monocyte subsets and pro-inflammatory TNF-α production in overweight men.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».