Pre and Postmenopausal Females Have Different Inflammatory Cytokine and BDNF Responses to High-Intensity Interval Training Exercise
Notice bibliographique
Résumé
The responses of inflammatory cytokines and brain-derived neurotrophic factor (BDNF) to a high-intensity interval training (HIIT) session were compared between 7 postmenopausal (57±2 y) and 8 premenopausal females (44±3 y) during the luteal phase of their menstrual cycle, when estrogen and progesterone are highest, and. HIIT consisted of 10 x 1 min running intervals (90% maximum heart rate) separated by 1 min recovery intervals. Blood samples were collected at baseline (fasted), pre-exercise (postprandial), and 0, 30 and 90 min post-HIIT and analyzed for interleukin (IL-6) and 10 (IL-10), tumour necrosis factor-alpha (TNF-α) and BDNF. IL-6 significantly increased from pre-exercise to 0 min post-HIIT in postmenopausal (+40%, p=0.01) but 30 min post-HIIT in premenopausal females (+60%, p=0.02). IL-6 remained elevated at 90 min post-HIIT in premenopausal (+104%, p=0.05) and to a higher degree in postmenopausal (+385%, p<0.001). IL-10 showed no response. TNF-α increased from pre- to 0 min post-HIIT (+10%, p=0.05), then decreased to below pre-exercise at 30 min (-10%, p=0.02) and 90 min (-5%, p=0.04) in both groups. BDNF increased immediate post-HIIT in premenopausal (+60%, p<0.001) but not postmenopausal females. The differences in IL-6 and BDNF response to HIIT between pre and postmenopausal females provide evidence of the role of female reproductive hormones in the regulation of these exercise-induced responses.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».