Impact of physical activity and exercise on bone health in patients with chronic kidney disease: a systematic review of observational and experimental studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Chronic Kidney Disease (CKD) patients frequently develop life-impairing bone mineral disorders. Despite the reported impact of exercise on bone health, systematic reviews of the evidence are lacking. This review examines the association of both physical activity (PA) and the effects of different exercise interventions with bone outcomes in CKD. Methods English-language publications in EBSCO, Web of Science and Scopus were searched up to May 2019, from which observational and experimental studies examining the relation between PA and the effect of regular exercise on bone-imaging or -outcomes in CKD stage 3–5 adults were included. All data were extracted and recorded using a spreadsheet by two review authors. The evidence quality was rated using the Cochrane risk of bias tool and a modified Newcastle-Ottawa scale. Results Six observational (4 cross-sectional, 2 longitudinal) and seven experimental (2 aerobic-, 5 resistance-exercise trials) studies were included, with an overall sample size of 367 and 215 patients, respectively. Judged risk of bias was low and unclear in most observational and experimental studies, respectively. PA was positively associated with bone mineral density at lumbar spine, femoral neck and total body, but not with bone biomarkers. Resistance exercise seems to improve bone mass at femoral neck and proximal femur, with improved bone formation and inhibited bone resorption observed, despite the inconsistency of results amongst different studies. Conclusions There is partial evidence supporting (i) a positive relation of PA and bone outcomes, and (ii) positive effects of resistance exercise on bone health in CKD. Prospective population studies and long-term RCT trials exploring different exercise modalities measuring bone-related parameters as endpoint are currently lacking.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».