Caffeine potentiates low frequency skeletal muscle force in habitual and nonhabitual caffeine consumers
Notice bibliographique
Résumé
The mechanism of action underlying the ergogenic effect of caffeine is still unclear. Caffeine increases the force of muscular contraction during low-frequency stimulation by potentiating calcium release from the sarcoplasmic reticulum. Studies have also suggested an enhancement of lipid oxidation and glycogen sparing as potential mechanisms. Given that several studies have found an ergogenic effect of caffeine with no apparent metabolic effects, it is likely that a direct effect upon muscle is important. Twelve healthy male subjects were classified as habitual (n = 6) or nonhabitual (n = 6) caffeine consumers based on a 4-day diet record analysis, with a mean caffeine consumption of 771 and 14 mg/day for each group, respectively. Subjects were randomly allocated to receive caffeine (6 mg/kg) and placebo (citrate) in a double-blind, cross-over fashion approximately 100 min before a 2-min tetanic stimulation of the common peroneal nerve in a custom-made dynamometer (2 trials each of 20 and 40 Hz). Tetanic torque was measured every 30 s during and at 1, 5, and 15 min after the stimulation protocol. Maximal voluntary contraction strength and peak twitch torque were measured before and after the stimulation protocol. Caffeine potentiated the force of contraction during the final minute of the 20-Hz stimulation (P<0.05) with no effect of habituation. There was no effect of caffeine on 40-Hz stimulation strength nor was there an effect on maximal voluntary contraction or peak twitch torque. These data support the hypothesis that some of the ergogenic effect of caffeine in endurance exercise performance occurs directly at the skeletal muscle level.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».