The Effect of Different Traditional Chinese Exercises on Blood Lipid in Middle-Aged and Elderly Individuals: A Systematic Review and Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Although the impact of physical exercise on blood lipids is well documented, less information is available regarding the effect of traditional Chinese exercises (TCEs), and it is unclear what the best TCE treatment for dyslipidemia in middle-aged and elderly individuals is. The aim of this study was to systematically assess the effects of TCEs (Taijiquan, TJQ; Wuqinxi, WQX; Baduanjin, BDJ; Liuzijue, LZJ; Yijinjing, YJJ; Dawu, DW) on blood lipids in middle-aged and elderly individuals. Chinese and English databases were searched, including PubMed, China National Knowledge Infrastructure, Wanfang Database, Chongqing VIP, and Web of Science. A total of 42 randomized controlled trials (RCTs) including 2977 subjects were analyzed. Outcome indicators include total cholesterol (TC), low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C), triacylglyceride (TAG), and high-density lipoprotein cholesterol (HDL-C). Summary mean differences (MD) were calculated using pairwise and network meta-analysis with a random-effects model. The results of this study showed that compared to non-exercise intervention (NEI), all six kinds of TCE treatment had some kind of influence on blood lipid indicators, among which WQX and TJQ could improve all four blood lipid indicators, whereas BDJ was effective on three indicators but not on TC. The results of cumulative probability ranking showed that WQX (84.9%, 73.8%, 63.4%, 63.1% to TC, TAG, HDL-C, LDL-C, respectively) was at the top spot being the best intervention, followed by BDJ (55.6%, 83.7%, 68.4%, 56.1%) and TJQ (73.7%, 47.6%, 63.1%, 54.1%). The network meta-analysis of RCTs demonstrates that WQX may be the best TCE treatment for dyslipidemia in middle-aged and elderly 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 | 0,011 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».