Acute high-intensity exercise enhances T cell proliferation compared to moderate-intensity exercise
Notice bibliographique
Résumé
Conventional belief is that high-intensity (HI) exercise inhibits immune function; however, recent work challenges this position. The purpose of this was to quantify changes in T cell proliferative capacity following either a HI or moderate-intensity (MI) exercise. Sixteen males were randomly selected to a HI or MI exercise group. Blood was obtained baseline and immediately, 1, 4, and 6 h post-exercise for analyses of CD3+ T cell proliferation (co-stimulation via phytohaemagglutinin or CD3 + CD28). The proliferative response increased in T cells in the HI group and remained significantly elevated up to 6 h post-exercise in both co-stimulation conditions. In contrast, the MI group saw no change proliferative ability following exercise. Analyses of serum stress hormones, and immunomodulatory cytokines failed to reveal any correlated variations that could clarify the T cell findings. We suggest the increase in proliferative capacity following HI exercise is indicative of an exercise-induced activation that provides for enhanced functional responses to stimuli. Moreover, this study shows that HI exercise increases T cell processes, effectively priming them for activation in response to stimuli. This study is registered with ClinicalTrials.gov (NCT06638684).
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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) | 0,003 | 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 ».