Strength Training can Modulate Urinary Adipokine Levels in Healthy Young Males
Notice bibliographique
Résumé
Adipose tissue stores energy in fat-rich adipocytes, which can produce and release several adipokines and modulate body metabolism. Exercise may induce adipokine production in adipocytes; however, the relationship between the two remains unclear. Few studies have shown the relationship between adipokines and strength training. Thus, we aimed to evaluate the acute and chronic effects of strength training (ST) on urinary adiponectin, leptin, and resistin levels. Twelve untrained young men (23.42 ± 2.67 years) were included in this study. Body composition was evaluated at baseline and after completing of the training protocol using densitometry. Training protocol consisted of three exercises with three sets of 65% of one-repetition maximum (1MR) with a pause of 90 s between sets, each exercise lasting 5 s (2 s concentric / 3 s eccentric). The sessions were carried out three times a week for 10 weeks. Urine was collected during the pre- and post-training in the first and 30th session. Adipokine levels were determined by ELISA. Urinary levels of leptin acutely increased after the first ST session, and after the last ST session. Chronic changes in the leptin levels were also found when comparing the values before the last ST and before the first ST session. Urinary adiponectin levels changed in the comparison of values before and after the last session. There was a significant increase in the adiponectin levels when comparing values after the first and last ST sessions. The levels of resistin chronically increased. Strength training can induce acute and chronic changes in urinary levels of adipokines.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».