Single and combined effects of beetroot juice and caffeine supplementation on cycling time trial performance
Notice bibliographique
Résumé
Both caffeine and beetroot juice have ergogenic effects on endurance cycling performance. We investigated whether there is an additive effect of these supplements on the performance of a cycling time trial (TT) simulating the 2012 London Olympic Games course. Twelve male and 12 female competitive cyclists each completed 4 experimental trials in a double-blind Latin square design. Trials were undertaken with a caffeinated gum (CAFF) (3 mg·kg(-1) body mass (BM), 40 min prior to the TT), concentrated beetroot juice supplementation (BJ) (8.4 mmol of nitrate (NO3(-)), 2 h prior to the TT), caffeine plus beetroot juice (CAFF+BJ), or a control (CONT). Subjects completed the TT (females: 29.35 km; males: 43.83 km) on a laboratory cycle ergometer under conditions of best practice nutrition: following a carbohydrate-rich pre-event meal, with the ingestion of a carbohydrate-electrolyte drink and regular oral carbohydrate contact during the TT. Compared with CONT, power output was significantly enhanced after CAFF+BJ and CAFF (3.0% and 3.9%, respectively, p < 0.01). There was no effect of BJ supplementation when used alone (-0.4%, p = 0.6 compared with CONT) or when combined with caffeine (-0.9%, p = 0.4 compared with CAFF). We conclude that caffeine (3 mg·kg(-1) BM) administered in the form of a caffeinated gum increased cycling TT performance lasting ∼50-60 min by ∼3%-4% in both males and females. Beetroot juice supplementation was not ergogenic under the conditions of this study.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».