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Enregistrement W4318616059 · doi:10.1093/eurjpc/zwad023

Effects of endurance exercise training on left ventricular structure in healthy adults: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4318616059 sur OpenAlexafffund
B Morrison, Keith George, Elizabeth Kreiter, Duncan Dixon, Lyndon Rebello, Raffaele Joseph Massarotto, Anita T. Coté

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensTrinity Western UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineMeta-analysisEndurance trainingPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: To determine the impact of endurance training (ET) interventions on left ventricular (LV) chamber size, wall thickness, and mass in healthy adults. METHODS AND RESULTS: Electronic databases including CINAHL, MEDLINE, PsycINFO, SPORTDiscus, Cochrane library, and EBM Reviews were searched up to 4 January 2022. Criteria for inclusion were healthy females and/or males (>18 years), ET intervention for ≥2 weeks, and studies reporting pre- and post-training LV structural parameters. A random-effects meta-analysis with heterogeneity, publication bias, and sensitivity analysis was used to determine the effects of ET on LV mass (LVM) and diastolic measures of interventricular septum thickness (IVSd), posterior wall thickness (PWTd), and LV diameter (LVDd). Meta-regression was performed on mediating factors (age, sex, training protocols) to assess their effects on LV structure. Eighty-two studies met inclusion criteria (n = 1908; 19-82 years, 33% female). There was a significant increase in LVM, PWTd, IVSd, and LVDd following ET [standardized mean difference (SMD) = 0.444, 95% confidence interval (CI): 0.361, 0.527; P < 0.001; SMD = 0.234, 95% CI: 0.159, 0.309; P < 0.001; SMD = 0.237, 95% CI: 0.159, 0.316; P < 0.001; SMD = 0.249, 95% CI:0.173, 0.324; P < 0.001, respectively]. Trained status, training type, and age were the only mediating factors for change in LVM, where previously trained, mixed-type training, young (18-35 years), and middle-aged (36-55 years) individuals had the greatest change compared with untrained, interval-type training, and older individuals (>55 years). A significant increase in wall thickness was observed in males, with a similar augmentation of LVDd in males and females. Trained individuals elicited an increase in all LV structures and ET involving mixed-type training and rowing and swimming modalities conferred the greatest increase in PWTd and LVDd. CONCLUSION: Left ventricular structure is significantly increased following ET. Males, young and trained individuals, and ET interventions involving mixed training regimes elicit the greatest changes in LV structure.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,025
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations35
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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