Creatine supplementation combined with resistance training in older men
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
PURPOSE: To study the effect of creatine (Cr) supplementation combined with resistance training on muscular performance and body composition in older men. METHODS: Thirty men were randomized to receive creatine supplementation (CRE, N = 16, age = 70.4 +/- 1.6 yr) or placebo (PLA, N = 14, age = 71.1 +/- 1.8 yr), using a double blind procedure. Cr supplementation consisted of 0.3-g Cr.kg(-1) body weight for the first 5 d (loading phase) and 0.07-g Cr.kg(-1) body weight thereafter. Both groups participated in resistance training (36 sessions, 3 times per week, 3 sets of 10 repetitions, 12 exercises). Muscular strength was assessed by 1-repetition maximum (1-RM) for leg press (LP), knee extension (KE), and bench press (BP). Muscular endurance was assessed by the maximum number of repetitions over 3 sets (separated by 1-min rest intervals) at an intensity corresponding to 70% baseline 1-RM for BP and 80% baseline 1-RM for the KE and LP. Average power (AP) was assessed using a Biodex isokinetic knee extension/flexion exercise (3 sets of 10 repetitions at 60 degrees.s(-1) separated by 1-min rest). Lean tissue (LTM) and fat mass were assessed using dual energy x-ray absorptiometry. RESULTS: Compared with PLA, the CRE group had significantly greater increases in LTM (CRE, +3.3 kg; PLA, +1.3 kg), LP 1-RM (CRE, +50.1 kg; PLA +31.3 kg), KE 1-RM (CRE, +14.9 kg; PLA, +10.7 kg), LP endurance (CRE, +47 reps; PLA, +32 reps), KE endurance (CRE, +21 reps; PLA +14 reps), and AP (CRE, +26.7 W; PLA, +18 W). Changes in fat mass, fat percentage, BP 1-RM, and BP endurance were similar between groups. CONCLUSION: Creatine supplementation, when combined with resistance training, increases lean tissue mass and improves leg strength, endurance, and average power in men of mean age 70 yr.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle