Physical fatigue (peripheral fatigue), which affects a considerable portion of the world population, is a decline in the ability of muscle fibers to contract effectively due to alterations in the regulatory processes of muscle action potentials. However, it lacks an efficacious therapeutic intervention. The present study explored bioactive compounds and the mechanism of action of Citrus reticulata peel (CR-P) in treating physical fatigue by utilizing network pharmacology (NP), molecular docking, and simulation-based molecular dynamics (MD). The bioactive ingredients of CR-P and prospective targets of CR-P and physical fatigue were obtained from various databases. A PPI network was generated by the STRING database, while the key overlapping targets were analyzed for enrichment by adopting KEGG and GO. The binding affinities of bioactive ingredients to the hub targets were determined by molecular docking. The results were further validated by MD simulation. Five bioactive compounds were screened, and 56 key overlapping targets were identified for CR-P and physical fatigue, whereas the hub targets with a greater degree in the PPI network were AKT1, TP53, STAT3, MTOR, KRAS, HRAS, JAK2, IL6, EGFR, and ESR1. The findings of the enrichment analysis indicated significant enrichment of the targets in three key signaling pathways, namely PI3K-AKT, MAPK, and JAK-STAT. The molecular docking and MD simulation results revealed that the bioactive compounds of CR-P exhibit a stronger affinity for interacting with the hub targets. The present work suggests that bioactive compounds of CR-P, specifically Hesperetin and Sitosterol, may ameliorate physical fatigue via the PI3K-AKT signaling pathway by targeting AKT1, KRAS, and MTOR proteins.

We aimed to explore the relationship between dietary patterns and gestational diabetes mellitus (GDM) during pre-pregnancy six months using principal component analysis (PCA) and the geometric framework for nutrition (GFN).

Introduction The management of nutritional risk has garnered significant attention in individuals diagnosed with acute exacerbation of chronic obstructive pulmonary disease (AECOPD) due to the high prevalence of malnutrition and its correlation with unfavorable outcomes. While numerous rating scales exist to assist in assessment for both clinical and research purposes, there is considerable variability in the selection of scales based on the characteristics of the study participants and the study design. The objective of this study was to examine the efficacy of the Geriatric Nutritional Risk Index (GNRI) and Prognostic Nutritional Index (PNI) in identifying malnutrition and predicting prognosis in elderly AECOPD patients. Methods From January 2022 to December 2022, a consecutive inclusion of elderly AECOPD patients admitted to the First Affiliated Hospital of Zhengzhou University was conducted. Diagnosing malnutrition in patients using PNI and GNRI, comparing the results with the diagnostic outcomes based on the Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) criteria through Receiver Operating Characteristic curves. Logistic regression analysis was employed to assess the risks associated with length of stay (LOS), hospitalization costs, and Charlson Comorbidity Index (CCI) based on GLIM, GNRI, or PNI. Results A total of 839 elderly AECOPD patients were investigated in the study. The GNRI and PNI demonstrated a sensitivity of 89.5 and 74.1%, specificity of 77.2 and 66.4%, and an area under the curve of 0.834 and 0.702, respectively. The identification of high malnutrition-risk cases using the GLIM, GNRI and PNI were associated with a significant increase in the risk of LOS over 7 days [odds ratio (95% CI) for GLIM, GNRI, PNI: 1.376 (1.033–1.833); 1.405 (1.070–1.846); 1.875 (1.425–2.468)] and higher hospitalization expenses [OR (95% CI) for GLIM, GNRI: 1.498 (1.080–2.080); 1.510 (1.097–2.079)], but not with the CCI. Conclusion According to our study, it is possible to use GNRI and PNI as alternatives to GLIM in the context of AECOPD, which makes it easier to identify malnutrition. The utilization of GNRI and PNI as alternatives to GLIM in the context of AECOPD enables the identification of malnutrition. The presence of malnourished individuals experiencing AECOPD is correlated with higher probabilities of extended hospital stays and escalated in-hospital expenses.

Introduction There is limited information about the relationship between physical activity (PA) and sedentary behaviors in chronic kidney disease (CKD). Therefore, this study aims to explore the associations of accelerometer-measured PA and sedentary behaviors with CKD. Methods A cross-sectional study was conducted using data from the National Health and Nutrition Examination Survey in the 2003–2004 and 2005–2006 survey cycles. A uniaxial accelerometer measured physical activity (PA) and sedentary time (ST). The associations of PA and ST with estimated glomerular filtration rate (eGFR) and odds of CKD adopted the generalized linear regression, multivariable logistic regression, and isotemporal substitution models. Results A total of 5,990 adults with 605 CKD patients were included in this study. Compared with the individuals in the first quartile group, participants in the fourth quartile of low-intensity physical activity (LIPA), moderate to vigorous physical activity (MVPA), and ST were associated with 52% (35%, 65%) and 42% (14%, 62%) lower odds of CKD and 64% (17%, 131%) higher odds of CKD, respectively. Substituting 30 min/day of ST with equivalent LIPA/MVPA contributed to risk reduction in CKD. Discussion The findings suggest that increased LIPA and MVPA and reduced ST were associated with a lower risk of CKD and that replacing ST with LIPA may decrease the risk of CKD.

BACKGROUND: Although the information on the validation status of electronic sphygmomanometer (ES) devices in use in health care institutions and households is much more clinically relevant than that of ES models available on the market, it remains insufficient. METHODS: A national survey was conducted across all administrative regions of mainland China to assess the validation status of ESs. Fifty-eight cities were selected with stratification by municipality, provincial capital, and other cities, and health care institutions and households in each city were chosen by convenience to identify ES devices in use according to the study protocol. Information on devices’ model, type, was collected. The validation status of each device was ascertained through searching international online registries of its models. RESULTS: A total of 3230 ES devices (1924 from health care institutions and 1306 from households), encompassing 498 ES models, were actually selected. The weighted proportion of accuracy-validated devices was significantly higher in health care institutions (33.9% [95% CI, 31.8–36.0%]) compared with households (23.0% [95% CI, 20.8–25.4%]; P <0.001), and both exceeded the proportions for models (17.7% [95% CI, 13.7–22.6%] and 12.5% [95% CI, 9.5–16.3%], respectively). Regional economic development, device type, and years in use were associated with the proportion of accuracy-validated devices. Notably, 8.8% of devices used in secondary hospitals were wrist type. CONCLUSIONS: The accuracy validation status of ESs in China in the number of devices in use shows a more favorable situation than that in the number of models but remains low and concerning. Policies are urgently needed to promote the widespread adoption of accuracy-validated models among all users.