Determining the effect size of aerobic exercise training on the standard lipid profile in sedentary adults with three or more metabolic syndrome factors: a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To estimate the change in the standard lipid profile (SLP) of adults diagnosed with ≥3 metabolic syndrome (MetS) factors following aerobic exercise training (AET); and to investigate whether study/intervention covariates are associated with this change. DESIGN: Systematic review with univariate meta-analysis and meta-regression. DATA SOURCES: English language searches of online databases from inception until July 2020. ELIGIBILITY CRITERIA: (1) Published randomised controlled human trials with study population ≥10 per group; (2) sedentary adults with ≥3 MetS factors but otherwise free of chronic disease, not pregnant/lactating; (3) AET-only intervention with duration ≥12 weeks; and (4) reporting pre-post intervention SLP outcomes. RESULTS: <.001) improved all lipids (mmol/L mean difference ranges, 95% CIs): total cholesterol, -0.19 (-0.26 to -0.12) to -0.29 (-0.36 to -0.21); triglycerides, -0.17 (-0.19 to -0.14) to -0.18 (-0.24 to -0.13); high-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C), 0.05 (0.03 to 0.07) to 0.10 (0.05 to 0.15); and low-density lipoprotein-cholesterol (LDL-C), -0.12 (-0.16 to -0.9) to -0.20 (-0.25 to -0.14). Meta-regression showed that intensity may explain change in triglycerides and volume may explain change in HDL-C and LDL-C. CONCLUSION: Aerobic exercise training positively changes the SLP of sedentary and otherwise healthy adults with ≥3 MetS factors. Adjusting AET intervention training variables may increase the effects of AET on triglycerides and HDL-C. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020151925.
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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 | 0,022 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,027 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».