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Enregistrement W4292707500 · doi:10.3389/fphys.2022.873465

Role of progression of training volume on intramuscular adaptations in patients with chronic obstructive pulmonary disease

2022· article· en· W4292707500 sur OpenAlexafffund
Nadia Milad, Mickaël Martin, Dany Patoine, Mathieu C. Morissette, Didier Saey, François Maltais

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéHjärt-LungfondenCanadian Institutes of Health ResearchUniversité LavalGlaxoSmithKline
Mots-clésMedicineCOPDInternal medicineEndurance trainingAtrophyPost-hoc analysisRandomized controlled trialPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Quadriceps dysfunction is a common systemic manifestation of chronic obstructive pulmonary disease (COPD), for which treatment using resistance training is highly recommended. Even though training volume is suggested to be a key explanatory factor for intramuscular adaptation to resistance training in healthy older adults, knowledge is scarce on the role of progression of training volume for intramuscular adaptations in COPD. Methods: This study was a sub-analysis of a parallel-group randomized controlled trial. Thirteen patients with severe to very severe COPD (median 66 yrs, forced expiratory volume in 1 s 44% predicted) performed 8 weeks of low-load resistance training. In a post hoc analysis, they were divided into two groups according to their training volume progression. Those in whom training volume continued to increase after the first 4 weeks of training outlined the continued progression group (n = 9), while those with limited increase (<5%) or even reduction in training volume after the initial 4 weeks composed the discontinued progression group (n = 4). Fiber-type distribution and oxidative muscle protein levels, i.e., citrate synthase (CS), hydroxyacyl-coenzyme A dehydrogenase (HADH), mitochondrial transcription factor A (TfAM) as well as quadriceps endurance measures (total work from elastic band and isokinetic knee extension tests), were assessed before and after the intervention period. Results: The continued progression group sustained their training volume progression during weeks 5–8 compared to weeks 1–4 (median +25%), while the discontinued progression group did not (median -2%) (p = 0.007 between groups). Compared with baseline values, significant between-group differences in fiber type distribution and TfAM muscle protein levels (range ± 17–62%, p < 0.05) and in individual responses to change in Type I and Type IIa fiber type proportion, CS, HADH, and TfAM muscle protein levels outcomes (median 89 vs. 50%, p = 0.001) were seen in favor of the continued progression group. Moreover, only the continued progression group had a significant increase in HADH muscle protein levels (+24%, p = 0.004), elastic band (+56%, p = 0.004) and isokinetic (+7%, p = 0.004) quadriceps endurance, but the between-group differences did not reach statistical significance (range 14–29%, p = 0.330–1.000). Discussion: The novel findings of the current study were that patients with COPD who had a continued progression of training volume across the 8-weeks intervention had an increased proportion of Type I fibers, and TfAM muscle protein levels and decreased proportion of Type II fibers compared to those that did not continue to progress their training volume after the initial weeks. Additionally, HADH muscle protein levels and quadriceps endurance measurements only improved in the continued progression group, although no significant between-group differences were seen. These findings highlight the importance of continued progression of training volume during resistive training to counteract quadriceps dysfunction within the COPD population. Still, considering the small sample size and the post hoc nature of our analyses, these results should be interpreted cautiously, and further research is necessary.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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