Eccentric Training in Pulmonary Rehabilitation of Post-COVID-19 Patients: An Alternative for Improving the Functional Capacity, Inflammation, and Oxidative Stress
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this narrative review is to highlight the oxidative stress induced in COVID-19 patients (SARS-CoV-2 infection), describe longstanding functional impairments, and provide the pathophysiologic rationale that supports aerobic eccentric (ECC) exercise as a novel alternative to conventional concentric (CONC) exercise for post-COVID-19 patients. Patients who recovered from moderate-to-severe COVID-19 respiratory distress demonstrate long-term functional impairment. During the acute phase, SARS-CoV-2 induces the generation of reactive oxygen species that can be amplified to a "cytokine storm". The resultant inflammatory and oxidative stress process causes organ damage, particularly in the respiratory system, with the lungs as the tissues most susceptible to injury. The acute illness often requires a long-term hospital stay and consequent sarcopenia. Upon discharge, muscle weakness compounded by limited lung and cardiac function is often accompanied by dyspnea, myalgia, anxiety, depression, and sleep disturbance. Consequently, these patients could benefit from pulmonary rehabilitation (PR), with exercise as a critical intervention (including sessions of strength and endurance or aerobic exercises). Unfortunately, conventional CONC exercises induce significant cardiopulmonary stress and increase inflammatory and oxidative stress (OS) when performed at moderate/high intensity, which can exacerbate debilitating dyspnoea and muscle fatigue post-COVID-19. Eccentric training (ECC) is a well-tolerated alternative that improves muscle mass while mitigating cardiopulmonary stress in patients with COPD and other chronic diseases. Similar benefits could be realized in post-COVID-19 patients. Consequently, these patients could benefit from PR with exercise as a critical intervention.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».