The Impact of Fitness Status on Vascular and Baroreceptor Function in Healthy Women and Men
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic endurance exercise training elicits desirable physiological adaptations in the cardiovascular system. The volume of exercise training required to generate healthy adaptations is unclear. This study assessed the effects of differing exercise training levels on arterial stiffness, compliance, and autonomic function. METHODS: Eighty healthy adults (38.5 ± 9.7 years; 44% female) defined as endurance-trained (ET, n = 29), normally active (NA, n = 27), or inactive (IN, n = 24) participated. Cardiovascular markers, including hemodynamics, large arterial compliance and small arterial compliance (LAC and SAC), carotid-femoral pulse wave velocity (PWV), and spontaneous baroreceptor sensitivity (BRS) were assessed. RESULTS: ET showed significantly greater LAC values (21.4 ± 6.5) than NA (16.9 ± 2.5; p = 0.002) and IN (14.7 ± 3.2 mL × mm Hg × 10; p = 0.028). Values for SAC and BRS were significantly higher in ET than IN (p < 0.001 and p = 0.028, respectively), but not NA. Compared to IN, PWV values for ET and NA were significantly lower (p < 0.003). After adjusting for covariates (age, sex, and SBP), significant associations with cardiovascular fitness status were noted for all markers but BRS. CONCLUSION: Endurance exercise increases LAC likely due to high-volume training; however, lower volumes of physical activity may be sufficient to positively benefit vascular health overall.
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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) | 0,002 | 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 ».