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Enregistrement W4402723871 · doi:10.1080/15502783.2024.2398467

Impact of spinach thylakoid extract-induced 12-week high-intensity functional training on specific adipokines in obese males

2024· article· en· W4402723871 sur OpenAlexaff
Ayoub Saeidi, Pezhman Motamedi, Maha Hoteit, Zahra Sadek, Wiâm Ramadan, Marjan Mansouri Dara, Abdullah Almaqhawi, Shahnaz Shahrbanian, Hossein Shahbazi, Kurt A. Escobar, Zhaleh Pashaei, Maisa Hamed Al Kiyumi, Ismail Laher, Hassane Zouhal

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Society of Sports Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdipokines, Inflammation, and Metabolic Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdipokineMedicineObesitySpinachResistinClinical nutritionInternal medicineBioinformaticsBiologyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Obesity presents multifarious etiopathologies with its management being a global challenge. This article presents the first ever report on the impact of spinach thylakoid extract-induced high-intensity functional training (HIFT) on obesity management via regulating the levels of novel adipokine, C1q/TNF-related Protein-12 (CTRP-12), furin, and Krüppel-like factor 15 (KLF-15).Methods Sixty-eight obese male subjects were randomly divided into four groups: control group (CG), supplement group (SG), training group (TG), and the combined training and supplement group (TSG). After initial assessments of all groups, the training group commenced a twelve-week HIFT using the CrossFit program (comprising of three training sessions per week, each lasting 30 min). Eligible candidates were randomly assigned to either receive thylakoid-rich spinach extract (5 g per day) or a matching placebo (5 g per day of corn starch, 30 min before lunch) for a total duration of 12 weeks. All required data and investigations were collected at 48 h pre- and post-training.Results The results indicated a substantial correlation between exercise and the time of KLF-15, furin, and CTRP-12 demonstrating effect sizes of 0.3, 0.7, and 0.6, respectively. Additionally, the training and supplementation group (TSG) exhibited a substantial decrease in low-density lipoprotein (LDL), total cholesterol (TC), and triglyceride (TG) levels (p < 0.0001). Concurrently, there was a significant increase in high-density lipoprotein-cholesterol (HDL-C) levels (p = 0.0001). Furthermore, a notable difference between the groups emerged in HDL, LDL, TC, and TG levels, supported by effect sizes of 0.73, 0.86, 0.96, and 0.89, respectively (p < 0.05).Conclusion The study offered novel insights into the management of obesity using supplements induced by spinach-derived thylakoid extract during a 12-week HIFT program. The proposed combination intervention may reverse obesity-induced insulin resistance and metabolic dysfunctions by positive regulation of CTRP-12/adipolin and KLF15 and simultaneous suppression of furin levels.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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