Effects of Walking on LDL Cholesterol and Cardiometabolic Risk Factors in Postmenopausal Women: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Postmenopausal women face an increased risk of cardiovascular disease. While aerobic physical activity is widely recommended, the specific effect of walking on low-density lipoprotein cholesterol (LDL-C) remains unclear. LDL-C is a key modifiable cardiovascular risk factor, yet it has been inconsistently evaluated in exercise-focused studies. This scoping review aimed to examine LDL-C as a cardiometabolic outcome in studies evaluating walking-based aerobic interventions among postmenopausal women. Methods: A scoping review was conducted between April and June 2025, following PRISMA guidelines. PubMed, Embase, Scopus, and the Cochrane Library were systematically searched for studies published between 2010 and 2025. Eligible studies included randomized controlled trials, cohort, and cross-sectional studies evaluating walking as an aerobic intervention in postmenopausal women and reporting outcomes on LDL-C (primary outcome), body mass index (BMI), or glucose (secondary outcomes). Two reviewers independently screened studies and assessed risk of bias using RoB 2 and the Newcastle–Ottawa Scale. Results: Nine studies comprising 3,629 postmenopausal women aged 45–75 years met the inclusion criteria, with walking defined as aerobic physical activity performed at a moderate intensity threshold. Interventions varied in duration, intensity, and supervision. Only two studies reported significant reductions in LDL-C, whereas six found no significant change. BMI reductions were observed in three studies, and all three studies reporting glucose outcomes demonstrated improvement. Substantial heterogeneity in study design and intervention protocols limited comparability, and most studies were judged to be at high risk of bias. Conclusion: Walking-based aerobic interventions may improve some cardiometabolic markers in postmenopausal women; however, effects on LDL-C are inconsistent. Future studies should employ standardized walking protocols, ensure adequate intervention duration and supervision, and consistently assess LDL-C over time to clarify its role as a cardiovascular risk marker in this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».