Cardiovascular Diseases, Vital Organ Fibrosis, and Chronic Inflammation Associated with High-Intensity and/or High-Volume Exercise Training: Double-Edged Sword Effects of Vigorous Physical Activity in Elderly People and/or in Middle-Age Cancer-Therapy-Treated Patients
Notice bibliographique
Résumé
Cardiotoxicity, cardiovascular diseases (CVDs), hypertension, hepatotoxicity, and respiratory problems occurring several months to several years post-chemotherapy and/or radiotherapy are increasingly documented by scientists and clinicians. Anthracyclines, for example, were discovered in the late 1960s to be dose-dependently linked to induced cardiotoxicity, which frequently resulted in cardiomyopathy and heart failure. Most of those changes have also been associated with aging. While it is well known that exercise can slow down cellular aging processes, lessen the effects of chemotherapy, improve the effectiveness of cancer treatments, and prevent health problems in the general population, it remains unclear how exercise volume or intensity may affect the overall benefits of physical activity on health. For instance, higher rates of sudden cardiac arrest or coronary artery calcification have been found in marathon and ultra-marathon runners. Several additional pathological consequences have also been reported recently on many organs of those athletes. This review reports the most recent evidence suggesting that excessive intensity and/or volume may have deleterious effects on health. These findings are in clear contrast with the popular belief that all forms of physical activity can generally reduce the pathological changes associated with aging or cancer therapies. In conclusion, high-intensity training (HIT) and/or high-volume training (HVT) should not be recommended for middle-age and elderly people who have had cancer therapies or not in order to avoid an exacerbation of the consequences of aging or long-term cancer treatment effects on vital organ structures and functions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».