Effects of Land versus Water Walking Interventions on Vascular Function in Older Adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Endothelial dysfunction is an early and integral atherogenic event. Interventions that improve endothelial function also reduce cardiovascular risk. Due largely to the direct hemodynamic effects of repetitive exercise on the artery wall, exercise training has shown to enhance endothelial function. Land walking (LW) and water walking (WW) induce distinct hemodynamic responses, so the comparison of their effects provides an approach to study shear stress effects on endothelial function. We hypothesized that LW and WW training would have different effects on peripheral artery endothelial function. METHODS: Fifty-one sedentary, older (age = 61.9 ± 6.6 yr, 23.5% male) individuals were randomized into one of three groups: control (n = 16), or one of two exercise groups consisting of 3 × 50 min supervised and individually tailored walking sessions per week for 24 consecutive weeks, performed either on LW (n = 17) or on WW (n = 18). Brachial artery endothelial function (flow-mediated dilation) and smooth muscle cell function (glyceryl trinitrate administration) were tested in all participants before (week 0) and after (week 24) the intervention. RESULTS: Differences were apparent in flow-mediated dilation change between the LW group (week 0, 5.39% ± 0.71%, to week 24, 7.77% ± 0.78%; P = 0.009) and the control group (week 0, 5.87% ± 0.73%, to week 24, 5.78% ± 0.78%). No differences in artery dilation response were found after glyceryl trinitrate administration (all P > 0.05). CONCLUSION: This study suggests that 6-month center-based LW may be superior to WW in terms of improvement in arterial endothelial function in older sedentary individuals.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».