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Enregistrement W2055293048 · doi:10.1139/h06-030

Wingate performance and surface EMG frequency variables are not affected by caffeine ingestion

2006· article· en· W2055293048 sur OpenAlexvenueno aff
Felicia Greer, Jacobo Morales, Michael Coles

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCaffeineIngestionAnalysis of varianceWingate testPlaceboAnimal scienceElectromyographyCyclingIntensity (physics)Repeated measures designChemistryMedicineAnesthesiaInternal medicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationAnaerobic exerciseMathematicsBiologyStatisticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ergogenic effect of caffeine and its mechanism of action on short-term, high-intensity exercise are controversial. One proposed mechanism is caffeine's stimulatory effect on the central nervous system and thus, motor-unit excitation. The latter is non-invasively determined from surface electromyographic signal (EMG) frequency measures. The purpose of this study was to determine if power output and surface EMG frequency variables during high-intensity cycling were altered following caffeine ingestion. Eighteen recreationally active college males (mean +/- SD age, 21.5 +/- 1.8 y; height, 181.8 +/- 0.5 cm; body mass, 84.7 +/- 11.4 kg) performed the Wingate test (WG) after ingestion of gelatin capsules containing either placebo (PL; dextrose) or caffeine (CAFF; 5 mg/kg body mass). The trials were separated by 1 week and subjects were asked to withdraw from all caffeine-containing products for 48 h before each trial. From the resulting power-time records, peak power (PP; highest power output in 5 s), minimum power (MP; lowest power output in 5 s), and the percent decline in power (Pd) were calculated. Surface EMG records of the right vastus lateralis (VL) and the gastrocnemius (GA) muscles corresponding to the PP and MP periods were collected and used to determine the integrated electromyogram (IEMG), the mean (MNPF), and the median (MDPF) of the signal's power spectrum. A 2-way repeated measures analysis of variance (ANOVA) (treatment x time) was conducted to determine the effect of caffeine on these variables across levels of time. Caffeine ingestion had no effect on PP (PL, 1049 +/- 192 W; CAFF, 1098 +/- 198 W), MP (PL, 762 +/- 104 W; CAFF, 802 +/- 124 W), or the Pd (PL, 47% +/- 8.9%; CAFF, 48.2% +/- 7.3%) compared with the placebo. For both muscles, MNPF and MDPF diminished significantly (p < 0.001) across time and to a similar degree in both the CAFF and PL trials. Regardless of muscle, CAFF had no effect on the percent change in IEMG from the first 5 s to the last 5 s. For both treatments, the GA displayed a significantly (p < 0.05) greater pre vs. post percent decline in the EMG signal amplitude compared with the VL. These results indicate that caffeine does not impact power output during a 30 s high-intensity cycling bout. Furthermore, these data suggest that caffeine does not impact the neuromuscular drive as indicated by the similar IEMG scores between treatments. Similarly, caffeine does not seem to impact the frequency content of the surface EMG signal and thus the nature of recruited motor units before and after the expression of fatigue. The lack of decline in the IEMG in the VL despite the decline in power output over the course of the WG suggests a peripheral as opposed to a neural mechanism of fatigue in this muscle. The significant difference in the pre vs. post percent decline in the GA IEMG score further supports this notion. The pre vs. post decline in the IEMG noted in the GA may suggest a fatigue-triggered change in pedaling mechanics that may promote dominance of knee extensors with less reliance on plantar flexors.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations71
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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