Sclerostin and bone turnover markers response to cycling and running at the same moderate-to-vigorous exercise intensity in healthy men
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recreational cycling is a popular activity which stimulates and improves cardiovascular fitness. The corresponding benefits for bone are unclear. This study examined the effect of running (high-impact) vs. cycling (low-impact), at the same moderate-to-vigorous exercise intensity, on markers of bone formation (N-terminal propeptide of type I collagen, PINP) and bone resorption (C-telopeptide of type I collagen, CTX-1), a non-collagenous bone remodeling marker (osteocalcin), as well as bone-modulating factors, including parathyroid hormone (PTH), irisin (myokine) and sclerostin (osteokine). Thirteen healthy men (23.7±1.0 y) performed two progressive exercise tests to exhaustion (peak VO2) on a cycle ergometer (CE) and on a treadmill (TM). On subsequent separate days, in randomized order, participants performed 30-min continuous running or cycling at 70% heart rate reserve (HRR). Blood was drawn before, immediately post- and 1h into recovery. PTH transiently increased (CE, 51.7%; TM, 50.6%) immediately after exercise in both exercise modes. Sclerostin levels increased following running only (27.7%). Irisin increased following both running and cycling. In both exercise-modes, CTX-1 decreased immediately after exercise, with no significant change in PINP and osteocalcin. At the same moderate-to-vigorous exercise intensity, running appears to result in a greater transient sclerostin response compared with cycling, while the responses of bone markers, PTH and irisin are similar. The longer-term implications of this differential bone response need to be further examined.
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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 | 0,001 |
| 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 ».