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Enregistrement W4387896526 · doi:10.2196/46019

Effects of Physical Exercise on Telomere Length in Healthy Adults: Systematic Review, Meta-Analysis, and Meta-Regression

2023· review· en· W4387896526 sur OpenAlexvenueno aff
Juan Luis Sánchez‐González, Juan Luis Sánchez-Rodríguez, Sergio Varela-Rodríguez, Rogelio González‐Sarmiento, Cristina Rivera‐Picón, Raúl Juárez‐Vela, Clara Isabel Tejada-Garrido, Javier Martín‐Vallejo, Víctor Navarro‐López

Notice bibliographique

RevueJMIR Public Health and Surveillance · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelomeres, Telomerase, and Senescence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMeta-regressionPhysical exercisePhysical activityModalitiesMedicinePhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Physical exercise is one of the main nonpharmacological treatments for most pathologies. In addition, physical exercise is beneficial in the prevention of various diseases. The impact of physical exercise has been widely studied; however, existing meta-analyses have included diverse and heterogeneous samples. Therefore, to our knowledge, this is the first meta-analysis to evaluate the impact of different physical exercise modalities on telomere length in healthy populations. OBJECTIVE: In this review, we aimed to determine the effect of physical exercise on telomere length in a healthy population through a meta-analysis of randomized controlled trials. METHODS: A systematic review with meta-analysis and meta-regression of the published literature on the impact of physical exercise on telomere length in a healthy population was performed. PubMed, Cochrane Library, SCOPUS, Web of Science, and Embase databases were searched for eligible studies. Methodological quality was evaluated using the Risk Of Bias In Nonrandomized Studies of Interventions and the risk-of-bias tool for randomized trials. Finally, the certainty of our findings (closeness of the estimated effect to the true effect) was evaluated using Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE). RESULTS: We included 9 trials that met the inclusion criteria with fair methodological quality. Random-effects model analysis was used to quantify the difference in telomere length between the exercise and sham groups. Meta-analysis showed that exercise did not significantly increase telomere length compared with the control intervention (mean difference=0.0058, 95% CI -0.05 to 0.06; P=.83). Subgroup analysis suggested that high-intensity interventional exercise significantly increased telomere length compared with the control intervention in healthy individuals (mean difference=0.15, 95% CI 0.03-0.26; P=.01). Furthermore, 56% of the studies had a high risk of bias. Certainty was graded from low to very low for most of the outcomes. CONCLUSIONS: The findings of this systematic review and meta-analysis suggest that high-intensity interval training seems to have a positive effect on telomere length compared with other types of exercise such as resistance training or aerobic exercise in a healthy population. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022364518; http://tinyurl.com/4fwb85ff.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0240,056
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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