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Enregistrement W4380089207 · doi:10.3390/healthcare11121692

Immunological Response to Exercise in Athletes with Disabilities: A Narrative Review of the Literature

2023· review· en· W4380089207 sur OpenAlexaff
Maha Sellami, Luca Puce, Nicola Luigi Bragazzi

Notice bibliographique

RevueHealthcare · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMedicinePopulationImmune systemPhysical therapyPsychologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a person with a disability, participating in sports activities and/or competitions can be a challenge for the immune system. The relationship between exercise and immunity response in disabled athletes is, indeed, extremely complex for several reasons, including (1) the chronic low-grade inflammatory and immunodepression-"secondary immune deficiency"-state imposed by the disability/impairment; (2) the impact of the disability on an array of variables, spanning from physical fitness to well-being, quality of life, sleep, and nutritional aspects, among others, which are known to mediate/modulate the effects of exercise on human health; (3) the variability of the parameters related to the exercise/physical activity (modality, frequency, intensity, duration, training versus competition, etc.); and (4) the intra- and inter-individual variability of the immunological response to exercise. In able-bodied athletes, previously published data described several exercise-induced changes affecting various immunological subsets and subpopulations, ranging from neutrophils to lymphocytes, and monocytes. Broadly, moderate intensity workout is accompanied by optimal immunity and resistance to infections such as upper respiratory tract infections (URTI) in athletes. Periods of intense training with insufficient recovery can cause a temporary state of immunosuppression, which should end with a few days of rest/recovery from exercise. Disabled athletes are relatively overlooked and understudied with respect to their able-bodied counterparts. Findings from the few studies available on paralympic and disabled athletes are here summarized and analyzed utilizing a narrative approach to review and determine the major features of the immunological and inflammatory responses to exercise in this specific population. Moreover, a few studies have reported behavioral, dietary, and training strategies that can be adopted to limit exercise-induced immunosuppression and reduce the risk of infection in people with disabilities. However, given the paucity of data and contrasting findings, future high-quality investigations on paralympic and disabled athletes are urgently needed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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