The anti-inflammatory effect of resistance training in hypertensive women: the role of purinergic signaling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND METHODS: Essential arterial hypertension triggers a chronic inflammatory process that seems to be linked to purinergic signaling. Physical exercise exhibit anti-inflammatory properties and is able to modulates purinergic system. The aim of this study was to evaluate the effect of 6 months of resistance training on inflammatory markers, purinergic system components, hemodynamic and anthropometric parameters in hypertensive woman. METHODS: A total of 31 hypertensive group and 28 normotensive (control group) middle-aged sedentary women were submitted to 6 months of resistance training. All measurements and blood collection were carried out before (pretest), after 3 months and after 6 months (posttest) of training. Purinergic enzymes [nucleoside triphosphate diphosphohydrolase (NTPDase) and adenosine deaminase] were assessed in lymphocytes; IL-6, IL-10, ATP and C-reactive protein levels were measured in serum. RESULTS: Six months of resistance training was able to significantly reduce blood pressure (BP), IL-6, C-reactive protein, ATP levels as well as NTPDase and adenosine deaminase activities in hypertensive group. Physical training was also able to increase IL-10 levels in hypertensive group. A positive correlation was found between BP, enzyme activities and levels of ATP and IL-6. A negative correlation was found between BP and IL-10. Positive correlation was found between NTPDase and IL-6 levels (P < 0.05) as well as ATP levels and IL-6 levels. CONCLUSION: Our findings demonstrated the relationship between purinergic signaling and inflammation in hypertension and suggests that resistance training serve as tool to reduce inflammation in hypertensive woman by modulating purinergic system.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».