The impact of aerobic exercise on overall health, chronic disease management and COVID-19 outcomes – a literature review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction and purpose Physical activity and aerobic exercise have long been recognized as foundational to maintaining good health. Insufficient activity is linked to be a factor contributing to many chronic diseases, as well as a worse prognosis for COVID-19 infection. This review aims to present the current state of knowledge regarding aerobic exercise and physical activity – and to present this information to doctors and other medical staff, as well as to those who seek help in our healthcare system. State of knowledge Currently, there is a common understanding that, without physical activity, the human body begins to experience physiological changes. This is manifested in deteriorating health and a greater risk of falling into disorders such as cardiovascular disease, mental health problems, and metabolic syndrome. With the outbreak of the COVID-19 pandemic, it was also understood that individuals with a worse state of overall health (with many risk factors) have a greater risk of severe cases of this infection and more serious complications. Conclusions Despite all the knowledge, there is still room to improve our understanding of this topic, creating clearer guidelines, and educating healthcare professionals and patients on the importance of physical activity. Therefore, it is important to investigate further the root causes and mechanisms behind both the positive effects of increasing physical activity and the negative effects of inactivity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».