Association between physical activity and inflammatory markers in community-dwelling, middle-aged adults
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity has been known to deter inflammatory process; yet, the evidence is scarce in healthy, middle-aged population. We assessed the association between physical activity and inflammatory biomarkers, including high sensitivity (hs) C-reactive protein, interleukin (IL)-1α, -1β, and -6, tumor necrosis factor (TNF) -α and -β, and monocyte chemotactic protein (MCP) -1 and -3. Functional and leisure-time physical activity was assessed by the International Physical Activity Questionnaire. Inflammatory biomarkers were measured by multiplex enzyme-linked immunosorbent assay. Compared with highly physically active participants based on total metabolic equivalent of task, the most sedentary group had significantly higher odds ratio and [95% confidence interval] for ≥75th percentile of TNF-α (1.64 [1.10–2.44]), TNF-β (1.50 [1.09–2.07]), IL-1β (2.14 [1.49–3.09]), hsIL-1β (1.72 [1.15–2.58]), IL-6 (1.84 [1.24–1.73]), hsIL-6 (2.05 [1.35–3.12]), and MCP-1 (1.91 [1.28–2.87]) levels. Results for IL-1α and MCP-3 were inconsistent, as the least active group had lower odds for above the median IL-1α (0.65 [0.49–0.95]) and MCP-3 (0.71 [0.54–0.93]) yet higher odds for ≥75th percentile IL-1α (2.36 [1.63–3.42]) and MCP-3 (2.44 [1.63–3.64]) levels. Based on duration of moderate-to-vigorous physical activity, sedentary participants had significantly higher odds for above median (1.40 [1.13–1.73]) and ≥75th percentile (1.33 [1.00–1.77]) IL-1β compared with those fulfilling the guideline recommendation. Subgroup analyses showed minimal sex differences. Routine inflammatory assessment may help to achieve primordial prevention of cardiovascular and metabolic diseases. Novelty: Healthy, middle-aged adults with physically active lifestyle were generally at lower odds for elevated inflammatory status. The associations persisted regardless of sex, age, comorbidities, adiposity, and diet.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».