Sprint training reduces urinary purine loss following intense exercise in humans
Notice bibliographique
Résumé
The influence of sprint training on endogenous urinary purine loss was examined in 7 active male subjects (age, 23.1 +/- 1.8 y; body mass, 76.1 +/- 3.1 kg; VO2 peak, 56.3 +/- 4.0 mL.kg-1.min-1). Each subject performed a 30 s sprint performance test (PT), before and after 7 d of sprint training. Training consisted of 15 sprints, each lasting 10 s, on an air-braked cycle ergometer performed twice each day. A rest period of 50 s separated each sprint during training. Sprint training resulted in a 20% higher muscle ATP immediately after PT, a lower IMP (57% and 89%, immediately after and 10 min after PT, respectively), and inosine accumulation (53% and 56%, immediately after and 10 min after the PT, respectively). Sprint training also attenuated the exercise-induced increases in plasma inosine, hypoxanthine (Hx), and uric acid during the first 120 min of recovery and reduced the total urinary excretion of purines (inosine + Hx + uric acid) in the 24 h recovery period following intense exercise. These results show that intermittent sprint training reduces the total urinary purine excretion after a 30 s sprint bout.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 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 ».