Endurance training prevents, while high intensity interval training exacerbates, molecular markers of heart failure in cardiac muscle of hypertensive rats
Notice bibliographique
Résumé
In recent years there has been considerable interest focused on investigating the metabolic effects of high intensity interval training (HIIT). HIIT is a time efficient alternative to classic endurance training (ET) that elicits similar metabolic responses in skeletal muscle. However, there is a lack of information regarding the impact of HIIT on cardiac muscle in disease states. Therefore, in a rodent model of hypertension-induced heart failure (HF), before overt HF developed, we determined the efficacy of ET and HIIT in ameliorating pathological remodeling. ET decreased left ventricle (LV) fibrosis by ~40% (P < 0.05), and promoted a 20% (P<0.05) increase in the LV capillary/fibre ratio, an increase in endothelial nitric oxide synthase protein (P<0.05), and a decrease in hypoxia inducible factor 1 alpha protein content (P<0.05). In contrast, HIIT did not decrease existing fibrosis, and HIIT animals developed a 20% (P<0.05) increase in LV mass in the absence of concomitant angiogenesis. These factors, along with a 50% increase (P<0.05) in the content of brain natriuretic peptide, strongly suggested pathological remodeling in response to HIIT. The current data support the longstanding belief in the effectiveness of ET in primary and secondary prevention in individuals with cardiovascular diseases. In contrast, HIIT exacerbated LV pathological remodeling LV in hypertensive rats, suggesting more investigation is required prior to commonplace application of HIIT in cardiovascular disease conditions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».