The Impact of Exercise Training Interventions on Flow-Mediated Dilation: An Umbrella Review Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. (Cardio)vascular diseases are among the top causes of death in western societies. The impact of exercise training interventions to improve endothelial-dependent, flow-mediated dilation (FMD) responses has been reviewed extensively. These reviews may differ in their inclusion criteria, exercise type, exercise mode, exercise intensity, specific research questions, and conclusions. Comparing and contrasting these reviews will assist with the determination of optimal exercise programs across healthy and clinical populations.Objectives. We will conduct an umbrella review (or review of reviews) on systematic reviews and meta-analyses that examined the impact of exercise training interventions on peripheral artery FMD. The impact of exercise training design, population or artery studied, FMD methodology, and quality of reviews will be explored.Methods. A database search will be conducted in Scopus, EMBASE, MEDLINE, CINAHL, and Academic Search Premier for systematic reviews and meta-analyses on exercise training and FMD. All reviews must be conducted in adults (≥18 years). No limitation will be placed on the population (disease status, sex, etc.) or type of exercise training. Study quality will be determined using the Joanna Briggs Institute critical appraisal checklist for systematic reviews. Two independent screeners will examine titles, abstracts, full texts of relevant sources, and conduct the quality assessments. The results will be presented narratively and in a tabular format to align with the review objectives.Conclusion. This umbrella review may provide insight into the optimal training program to improve arterial health and act as an agent of change for modifying existing community exercise programs or clinical rehabilitation programs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».