The Impact of Beetroot Supplementation and Exercise Training on Performance and Health in the Elderly: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The elderly population is increasing globally, and the elderly are vulnerable to many ailments as the aging process negatively affects the body and physiological systems. Plants have been used to treat illnesses throughout history. The aim of this study was to investigate the beneficial effects of beetroot consumption with exercise training on aging in older adults. Methods: Several databases (2002-2023) were searched, including Web of Science, Scopus, ScienceDirect, Google Scholar, and PubMed, using different keywords such as "Beetroot and Aging", "Beetroot and Older Adults", "Beetroot and Elderly", "Beetroot and Exercise", "Beetroot and Training", and "Beetroot and Physical Activity". The inclusion criteria were individuals aged 60 or more and full-texts available and written in English. Results: Overall, 27 studies met the inclusion criteria, which reported beetroot and physical activity as a beneficial treatment in a range of chronic diseases associated with the aging process. Conclusion: The findings indicated that beetroot consumption can slow the aging process, although there are also contradictory findings in this regard. Further studies are needed to provide more data on the optimal dosages of beetroot needed to provide health benefits in older adults.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».