Physical exercise as cytokine modulator in inflammatory immune response: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Physical exercise contributes to maintain our health, through its role in inflammatory immune response. Cytokines are proteins that mediate communication between immune cells, either as pro- or anti-inflammation agents. Nonetheless, the dominance of pro- over anti-inflammatory cytokines during a workout, is harmful to health. This systematic review aimed at determining the effect of physical activity in modulating pro- and anti-inflammatory cytokines during immune response. Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews (PRISMA) guideline, literature searching was conducted in 3 databases which were PUBMED/MEDLINE, DOAJ and GARUDA, using keywords, citation tracking and snowballing. Inclusion and exclusion criterias were used to screen, while the Newcastle Ottawa Scale (NOS) was used to assess the quality of the articles. Data extraction and analysis were conducted descriptively. There were 376 articles identified, of which 329 were sorted and 82 were retrieved. Thirty articles underwent quality assessment, resulting to 12 inclusion studies. In conclusion, physical exercise influences the modulation of cytokine, whereby IL-6 and TNF-α (pro-) which increase at the beginning of exercise, are balanced by the increase of IL-10 (anti-inflammatory), which appears later in exercise or during recovery. For this purpose, physical exercise is recommended as a combination of aerobic and resistance exercise performed regularly at moderate intensity.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».