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Enregistrement W4411598310 · doi:10.14814/phy2.70411

Irisin and betatrophin responses to 9 h of passive heat exposure: Influence of age, hypertension, and type 2 diabetes

2025· article· en· W4411598310 sur OpenAlexafffund
Joel Garrett, James J. McCormick, Kelli E. King, Robert D. Meade, Pierre Boulay, Ronald J. Sigal, Fergus K. O’Connor, Glen P. Kenny

Notice bibliographique

RevuePhysiological Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLipid metabolism and disorders
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of CalgaryUniversité de SherbrookeUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHealth CanadaGovernment of Canada
Mots-clésMedicineInternal medicineEndocrinologyDiabetes mellitusType 2 diabetesYoung adult

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age- and disease-related metabolic responses to prolonged passive heat exposure are poorly understood. We evaluated serum irisin and betatrophin responses to 9 h of passive heat exposure (40°C, 9% relative humidity) in 19 young adults (19-31 years) and 37 older adults (61-78 years), including those with hypertension (HTN) and type 2 diabetes (T2D). Serum concentrations of irisin and betatrophin were assessed at baseline and at the end of the passive heat exposure using enzyme-linked immunosorbent assays. Generalized linear models were employed to examine changes over time and across subgroups, with fold-change computed as exponentiated coefficients. Younger adults exhibited significantly higher baseline irisin (2.81-fold, p = 0.003) and betatrophin (8.15-fold, p < 0.001) levels compared to older adults. Betatrophin concentrations were further reduced in older adults with HTN (0.55-fold, p = 0.02) and T2D (0.55-fold, p = 0.047). Despite inducing physiological strain, 9 h of passive heat exposure did not alter circulating irisin or betatrophin concentrations in any group (p > 0.66). While passive heat exposure alone does not trigger metabolic hormone responses, lower baseline concentrations may indicate reduced cellular heat tolerance with aging. These findings highlight potential metabolic vulnerabilities in older and heat-sensitive populations and build on previous findings in this series. ClinicalTrials.gov identifier: NCT04353076.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,850
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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