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Enregistrement W4417352686 · doi:10.1249/mss.0000000000003921

Is Exercise-Induced Lactate Accumulation Associated with Changes in Acylated Ghrelin? A Systematic Review and Individual Participant Data Meta-Analysis

2025· article· en· W4417352686 sur OpenAlexafffund
Seth F. McCarthy, Jessica A. L. Tucker, Tom J. Hazell

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueRegulation of Appetite and Obesity
Établissements canadiensWilfrid Laurier UniversityUniversity of British Columbia, Okanagan Campus
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGhrelinLactic acidPeptide hormoneSecretion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Lactate has been proposed to suppress the release and activation of the orexigenic peptide acylated ghrelin, though no study has synthesized available evidence from acute exercise trials. PURPOSE: To determine if exercise-induced lactate accumulation predicts and/or is associated with changes in acylated ghrelin. METHODS: A systematic search strategy was developed and conducted in four databases for studies exploring changes in acylated ghrelin and lactate during acute exercise interventions. Using Covidence, studies were identified and included if participants were between the ages of 18 and 65 years, healthy (absence of medical condition or disease), conducted an acute exercise trial, and measured both acylated ghrelin and lactate pre and postexercise. Corresponding authors of eligible studies were contacted for individual data, and linear mixed-effect models were fitted and repeated measures correlations were conducted to determine if change in (Δ) lactate predicts and/or was associated with Δ acylated ghrelin and acylated ghrelin incremental area under the curve (iAUC). RESULTS: Twelve data sets (169 participants) were included in the Δ acylated ghrelin analysis and nine data sets (105 participants) were included in the acylated ghrelin iAUC analysis. There was a significant effect of Δ lactate for both Δ acylated ghrelin (β = -8.1, standard error = 1.1, P < 0.001) and Δ acylated ghrelin iAUC (β = -698, standard error = 69, P < 0.001) and Δ lactate had a negative correlation with both outcomes (r m = -0.41, P < 0.001; and r m = -0.59, P < 0.001). CONCLUSIONS: Overall, this study suggests that exercise-induced lactate accumulation significantly affects Δ acylated ghrelin and acylated ghrelin iAUC and is negatively associated, suggesting that greater exercise-induced lactate accumulation would be associated with the suppression of ghrelin.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,130

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,042
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,226
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,161 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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