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Enregistrement W3000743558 · doi:10.5539/hes.v10n1p109

Responses of Uric Acid, Glucose, Thyroid Hormones and Liver Enzymes to Aerobic and Combined Exercises in University Students

2020· article· en· W3000743558 sur OpenAlexvenueno aff
Taner Akbulut

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerobic exerciseUric acidAnaerobic exerciseEndocrinologyHormoneInternal medicineMedicineLiver enzymePhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physiological effects of aerobic and anaerobic exercises are frequently investigated. However, it is considered that combined exercises may be more effective. The aim of this study was to investigate the effect of aerobic and combined exercise program on some biochemical parameters. The study group consisted of 45 male volunteers with sedentary life. The participants were divided into three groups as control (n: 15), aerobic exercise (n: 15) and combined exercise (n: 15). The control group did not perform any exercise. Aerobic and combined exercise groups participated in the exercise program 4 days a week for 10 weeks. Blood samples were taken from the participants twice. TSH, T3, T4, AST, ALT, Uric acid and glucose levels were determined in blood samples. SPSS software was used for the analysis of the data and the significance level was accepted as p <0.05. As a result of analysis; no difference was observed in the control group (p> 0.05). In the aerobic exercise group, T3, AST, Uric acid levels of post test were found to be different according to baseline, while in the combined exercise group, there were significant differences in T3, AST, Uric acid and glucose levels between pre and post test values (p <0.05). As a result, it was determined that both aerobic and combined exercises had effects on biochemical parameters (thyroid hormones, liver enzymes, Uric acid and glucose). According to this study it can be said that combined exercises may be more effective than aerobic exercises.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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