Impact of an Acute Bout of Submaximal Aerobic Exercise on Circulating Leukocytes in Individuals with Spinal Cord Injury
Notice bibliographique
Résumé
International Journal of Exercise Science 15(3): 1085-1104, 2022. Individuals with spinal cord injury (SCI) may experience cardiovascular, musculoskeletal and organ function dysregulation. Sequelae include reduced catecholamine secretion and attenuated immune responses which may impact exercise-induced leukocytosis. The purpose of this study was to characterize major leukocyte subtypes following 30 minutes of acute, submaximal aerobic exercise, in line with updated international SCI exercise guidelines for adults. It was hypothesized that exercise would increase major leukocyte subtypes when compared to fasted baseline. Eight participants with SCI (incomplete n = 6; complete n = 2) completed a 30-minute bout of aerobic exercise on an arm cycle ergometer at 60% of their peak power output followed by 90 minutes of recovery, or a 2-hour seated control condition, in a randomized crossover design, separated by 7-14 days. Blood samples were taken at baseline, post exercise, and 90 minutes after exercise (with time matched control). Leukocyte subtypes were analyzed via flow cytometry and plasma catecholamines by ELISA. Several leukocytes increased from pre- to post-exercise (time X condition interaction; all P < 0.05; mean ± SD), including CD3+ Lymphocytes (19 ± 16%), CD4+ T helper (16 ± 13%), CD8+ T cytotoxic (24 ± 23%), CD3+/CD56+ natural killer T (31 ± 34%), and CD3-/CD56+ natural killer (63 ± 82%). CD16+/CD14dim monocytes decreased by 27 ± 38% following exercise to 90 minutes post-exercise. No changes were observed for catecholamines for either condition. Thirty minutes of acute submaximal aerobic exercise sufficiently increased most lymphocyte subsets with effector functions, while leading to decreased proinflammatory monocytes during the recovery phase. This exercise duration and intensity appear to be an appropriate option for modulating circulating immune cells in individuals with SCI.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».