MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387563768 · doi:10.1093/eurjpc/zwad327

Effects of detraining on left ventricular mass in endurance-trained individuals: a systematic review and meta-analysis

2023· review· en· W4387563768 sur OpenAlexafffund
Raffaele Joseph Massarotto, Allison Campbell, Elizabeth Kreiter, Victoria E. Claydon, Anita T. Coté

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Preventive Cardiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensTrinity Western UniversitySimon Fraser UniversityWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMedicineMeta-analysisConfidence intervalPhysical therapyInternal medicineStrictly standardized mean differenceEndurance training

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIMS: Detraining refers to a loss of training adaptations resulting from reductions in training stimulus due to illness, injury, or active recovery breaks in a training cycle and is associated with a reduction in left ventricular mass (LVM). The purpose of this study was to conduct a systematic review and meta-analysis to determine the influence of detraining on LVM in endurance-trained, healthy individuals. METHODS AND RESULTS: Using electronic databases (e.g. EMBASE and MEDLINE), a literature search was performed looking for prospective detraining studies in humans. Inclusion criteria were adults, endurance-trained individuals with no known chronic disease, detraining intervention >1 week, and pre- and post-detraining LVM reported. A pooled statistic for random effects was used to assess changes in LVM with detraining. Fifteen investigations (19 analyses) with a total of 196 participants (ages 18-55 years, 15% female) met inclusion criteria, with detraining ranging between 1.4 and 15 weeks. The meta-analysis revealed a significant reduction in LVM with detraining (standardized mean difference = -0.586; 95% confidence interval = -0.817, -0.355; P < 0.001). Independently, length of detraining was not correlated with the change in LVM. However, a meta-regression model revealed length of the detraining, when training status was accounted for, was associated with the reduction of LVM (Q = 15.20, df = 3, P = 0.0017). Highly trained/elite athletes had greater reductions in LVM compared with recreational and newly trained individuals (P < 0.01). Limitations included relatively few female participants and inconsistent reporting of intervention details. CONCLUSION: In summary, LVM is reduced following detraining of one week or more. Further research may provide a greater understanding of the effects of sex, age, and type of detraining on changes in LVM in endurance-trained individuals.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,028
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Preventive CardiologyMême sujetCardiovascular Effects of ExerciseTravaux en français237 207