Physiological effects of caffeine, epigallocatechin-3-gallate, and exercise in overweight and obese women
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to evaluate the combined effects of a 10-week exercise program with ingestion of caffeine and epigallocatechin-3-gallate (EGCG) on body composition, cardiovascular fitness, and strength in overweight and obese women. In a double-blind, placebo-controlled approach, overweight and obese women (n = 27) were randomly assigned to treatment groups with exercise (an active-supplementing group with exercise (EX-Act) and a placebo group with exercise (EX-PL)) or without exercise (an active-supplementing group without exercise (NEX-Act) and a placebo group without exercise (NEX-PL)). All participants consumed 1 drink per day for 10 weeks; EX-Act and EX-PL participated in a concurrent endurance and resistance training program. Changes in body composition were assessed using a 4-compartment model. Changes in muscle mass (MM) were evaluated using a DXA-derived appendicular lean-soft tissue equation. There was a significant time × treatment interaction for MM (p = 0.026) and total cholesterol (TC) (p = 0.047), and a significant time × training interaction for peak oxygen consumption (p = 0.046) and upper-body and lower-body strength (p < 0.05). Significant differences between the EX groups and NEX groups for percentage change in MM and peak oxygen consumption, and upper-body and lower-body strength, were revealed. Clinical markers for hepatic and renal function revealed no adverse effects. TC significantly decreased for the active-supplementing groups (EX-Act, NEX-Act). The current study suggests that implementing a caffeine-EGCG-containing drink prior to exercise may improve MM, fitness, and lipid profiles in overweight women.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».