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Enregistrement W2062602635 · doi:10.1139/h09-038

Does habitual dietary intake influence myofiber hypertrophy in response to resistance training? A cluster analysis

2009· article· en· W2062602635 sur OpenAlexvenueno aff
Anna Thalacker‐Mercer, John K. Petrella, Marcas M. Bamman

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute on AgingRural Development AdministrationU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMuscle hypertrophyInternal medicineEndocrinologyMyocyteSkeletal muscleAnimal scienceResistance trainingMedicineBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although resistance exercise training (RT) is a common intervention to stimulate muscle protein synthesis and increase skeletal muscle mass, the optimal daily protein and total energy intakes sufficient to support RT-mediated muscle growth are as yet unclear. Further, the efficacy of RT varies widely among adults of all ages and whether this is attributable to interindividual differences in nutrition is not known. To determine if self-selected daily intake of macronutrients and specific components of dietary protein and fat are predictive of the magnitude of RT-mediated muscle growth, detailed 4-day dietary records were analyzed on 60 subjects previously clustered (K-means cluster analysis) as non-, modest, and extreme responders (non, n = 16; mod, n = 29; xtr, n = 15), based on the magnitudes of change in vastus lateralis myofiber cross-sectional area following a 16-week, 3-day-per-week, high-intensity RT. Despite the marked contrast between 60% myofiber hypertrophy in xtr and zero growth in non, we found no differences among response clusters in daily intakes of energy (mean +/- SEM: non 102 +/- 8; mod 111 +/- 6; xtr 109 +/- 5 kJ.kg-1.day-1), protein (non 0.97 +/- 0.08; mod 1.07 +/- 0.07; xtr 1.05 +/- 0.06 g.kg-1.day-1), carbohydrate (non 3.02 +/- 0.24; mod 3.18 +/- 0.20; xtr 3.14 +/- 0.17 g.kg-1.day-1), and fat (non 0.95 +/- 0.09; mod 1.05 +/- 0.08; xtr 1.03 +/- 0.08 g.kg-1.day-1), which generally met or exceeded dietary recommendations. There were no cluster differences in intakes of branched chain amino acids known to stimulate muscle protein synthesis. Using the novel K-means clustering approach, we conclude from this preliminary study that protein and energy intakes were sufficient to facilitate modest and extreme muscle growth during RT and intrinsic or extrinsic factors other than nutrient ingestion apparently impaired the anabolic response in nonresponders.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations47
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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