Menstrual cycle phase and sex influence muscle glycogen utilization and glucose turnover during moderate-intensity endurance exercise
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies from our and other laboratories have shown that women have a lower respiratory exchange ratio (RER) during exercise than equally trained men, indicating a greater reliance on fat oxidation. Differences in estrogen concentration between men and women likely play a role in this sex difference. Differing estrogen and progesterone concentrations during the follicular (FP) and luteal (LP) phases of the female menstrual cycle suggest that fuel use may also vary between phases. The purpose of the current study was to determine the effect of menstrual cycle phase and sex upon glucose turnover and muscle glycogen utilization during endurance exercise. Healthy, recreationally active young women (n = 13) and men (n = 11) underwent a primed constant infusion of [6,6-2H]glucose with muscle biopsies taken before and after a 90-min cycling bout at 65% peak O2 consumption. LP women had lower glucose rate of appearance (Ra, P = 0.03), rate of disappearance (Rd, P = 0.03), and metabolic clearance rate (MCR, P = 0.04) at 90 min of exercise and lower proglycogen (P = 0.04), macroglycogen (P = 0.04), and total glycogen (P = 0.02) utilization during exercise compared with FP women. Men had a higher RER (P = 0.02), glucose Ra (P = 0.03), Rd (P = 0.03), and MCR (P = 0.01) during exercise compared with FP women, and men had a higher RER at 75 and 90 min of exercise (P = 0.04), glucose Ra (P = 0.01), Rd (P = 0.01), and MCR (P = 0.001) and a greater PG utilization (P = 0.05) compared with LP women. We conclude that sex, and to a lesser extent menstrual cycle, influence glucose turnover and glycogen utilization during moderate-intensity endurance exercise.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle