Changes in plasma cytokines following a 60‐h fast are not influenced by the addition of exercise despite elevated ketones in healthy young adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Immunometabolic processes maintain physiological homeostasis and are implicated in various chronic diseases. Fasting and exercise independently alter metabolic and immunological processes; their combination could provide insights into immunometabolic interactions. Using a randomized crossover design, 15 healthy adults (six females, nine males, 26.5 ± 4.3 years) fasted for 60 h with and without the addition of a 3 h cycling bout (65%–80% VO2 peak). Fasting alone (FAST) and with exercise (FEX) reduced plasma glucose, insulin, respiratory exchange ratio, and increased β‐hydroxybutyrate (BHB; all p < 0.01). FEX elicited more rapid changes in glucose and BHB and higher BHB concentrations at 60 h (all p < 0.01). Both conditions decreased circulating TNF‐⍺ concentrations and increased IL‐10 (p < 0.01), although the increase in IL‐10 appeared to be driven by the FEX condition (p = 0.03). IL‐6 concentrations tended to increase in both conditions (p = 0.1). Total white blood cell count remained unchanged after 60 h in both conditions, with only modest changes in some leukocyte subpopulations. Collectively, the observed changes in circulating cytokine concentrations support an overall anti‐inflammatory effect of prolonged fasting, while the maintenance of leukocyte concentrations suggests immune function is not compromised. Despite greater metabolic strain, the addition of prolonged exercise did not appear to augment changes in systemic cytokines and leukocytes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».