Protein consumption following aerobic exercise increases whole-body protein turnover in older adults
Notice bibliographique
Résumé
Research measuring whole-body protein turnover (WBPT) after both exercise and nutrition has generally focused on resistance exercise; however, there is a paucity of data regarding the effect of postaerobic exercise nutrition, especially in older adults. It is not known if postexercise protein feeding has a beneficial effect on protein turnover after low- to moderate-intensity exercise. We investigated whether consuming protein plus carbohydrate (PRO) immediately after an acute bout of aerobic exercise has an additive effect over carbohydrate alone (CHO) on WBPT in older individuals. Twelve healthy older adults (age, 59 ± 4 years) were studied on 2 separate occasions after 1 h of exercise at approximately 50% of maximal rate of oxygen uptake, followed by 4 h of recovery. Immediately following exercise, subjects ingested a CHO (60 g) or an isocaloric PRO beverage (40 g carbohydrate, 20 g whey protein). Whole-body protein metabolism was determined using [1-13C]leucine infusion (60 mg prime; 75 mgh(-1) continuous), and sampling blood and expired breath. Rates of whole-body leucine appearance and oxidation, and nonoxidative leucine disposal during the third and fourth hours of postexercise recovery were higher in the PRO group (2.51 ± 0.55, 0.78 ± 0.37, and 1.71 ± 0.44 micromol kg(-1)·min(-1), respectively) than in the CHO group (1.81 ± 0.27, 0.33 ± 0.14, and 1.47 ± 0.25 micromol kg(-1)·min-1, respectively; p = 0.001). Our results indicate that consumption of a PRO beverage after aerobic exercise increased WBPT to a greater extent than a CHO beverage.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».