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Enregistrement W2055159882 · doi:10.1249/00005768-200605001-01451

Effects of Combined Creatine and Glycerol Supplementation on Physiological Responses During Exercise in the Heat

2006· article· en· W2055159882 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Easton, Stephen Turner, Yannis Pitsiladis

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlaceboRegimenThermoregulationCreatineMedicineTime trialInternal medicinePhysical exerciseEndocrinologyExercise physiologyPhysical therapyAnimal scienceHeart rateBlood pressureBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well documented that exercising in high ambient temperature environments can have a profound effect on thermoregulation and exercise performance. Both glycerol (Gly) and creatine (Cr) have been shown to act as hyperhydrating agents when consumed with fluid and to reduce thermal strain during prolonged exercise in the heat (e.g. Lyons et al. Med Sci Sports Exerc 22: 77–83, 1990; Kilduff et al. Int J Sport Nutr Exerc Metab 14: 443–60, 2004). PURPOSE: To examine the effects of combined Cr and Gly supplementation, intended to increase initial total body water (TBW) levels, on the physiological responses to prolonged exercise in the heat. METHODS: Twenty-three well-trained male cyclists were matched for body mass (BM) and were randomised in a double blind fashion to either a Cr or a placebo (Pl) group. Cr supplementation consisted of 22.8 g·d−1 of Cr·H2O (equivalent to 10 g Cr × 2 daily) and 75 g of glucose polymer made up in 1 litre (L) of warm water (x 2 daily). The Pl supplement consisted of 170 g·d−1 of glucose polymer (85 g × 2 daily). Subjects participated in two supplementation regimens each lasting seven days and comprising an exercise trial both pre- and post-supplementation. During the first supplementation regimen, subjects in both groups received either 1 g Gly·kg−1 BM or an equivalent amount of Pl before crossing over during the second supplementation regimen. The exercise trials consisted of 40 min constant-load exercise at 63% WRmax followed by a 16.1 km (10 mile) time trial at 30° C ambient temperature and 70% relative humidity. RESULTS: In the Pl group, TBW increased (mean ± s.d.) by 0.57 ± 0.27 L (p<0.01) during Gly supplementation and did not change significantly during supplementation with Pl (P=0.52). In the Cr group, TBW increased by 0.63 ± 0.33 L (p<0.01) during Pl and by 0.87 ± 0.21 L (p<0.01) during Gly supplementation. The rise in heart rate (HR), rectal temperature (Tre) and rating of perceived exertion (RPE) during exercise was significantly attenuated after both supplementation regimens in the Cr group. However, there was no difference in pre and post supplementation time trial performance in either group. The addition of Gly to Cr significantly increased TBW further than Cr alone (P=0.02) but did not further enhance the attenuation in HR, Tre and RPE during exercise. CONCLUSIONS: The combination of Cr and Gly is more effective at hyperhydrating than either Cr or Gly alone but does not further enhance the reduction in thermal strain compared to Cr alone. The possibility that this novel “water-loading” protocol may improve performance during exercise of greater duration in the heat remains to be determined. Supported by Iovate Health Sciences Research Inc, Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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