Muscle fatigue and exercise-related biomarkers in amyotrophic lateral sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a devastating neurodegenerative disorder affecting motor neurons. The complex etiopathogenetic mechanism of ALS can lead to extensive alterations, including cortical changes, neuroinflammation, and changes in muscular structure. These ALS-derived alterations may contribute to fatigue, a symptom severely impacting patients’ quality of life that is commonly associated with muscular exercise. Intriguingly, muscular exercise can be at once a promoter of motor neuron degeneration in predisposed patients as well as an effective non-pharmacological treatment of ALS. To fully disclose its therapeutic potential, muscular exercise must be tailored to patients’ phenotypes, balancing potential benefits and risks that are unique to each ALS case. Biomarkers of muscular fatigue, with their potential for insight into inflammation and oxidation, can be used to ensure that the intensity of physical activity remains below the threshold level beyond which exercise might become harmful. In this review, the authors explore the concept of fatigue in ALS patients, focusing on fatigue generation, definition, detection, quantification, and treatment. The study discusses the most important fatigue biomarkers, putting them in relation to the mechanism of fatigue generation and with monitoring of muscular exercise as a possible treatment of fatigue.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».