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Enregistrement W2068522810 · doi:10.1139/h08-012

Effects of carbohydrate ingestion 15 min before exercise on endurance running capacity

2008· article· en· W2068522810 sur OpenAlexvenueno aff
Savvas P. Tokmakidis, Ioannis A. Karamanolis

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIngestionCarbohydrateInternal medicineEndocrinologyCarbohydrate metabolismPlaceboEndurance trainingTreadmillInsulinChemistryPhysical exerciseExercise physiologyMedicineAnimal scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined the effects of pre-exercise carbohydrate ingestion on exercise metabolism and endurance running capacity. Eleven active subjects (VO(2) (max) 49.0 +/- 1.7 mL x kg(-1) x min(-1), mean +/- SE) performed two exercise trials 15 min after ingesting glucose (G; 1 g x kg body mass(-1)) and placebo (CON). Each subject ran on a level treadmill for 5 min at 60%, 45 min at 70%, and then at 80% of VO(2) (max) until exhaustion. Serum glucose and plasma insulin reached their peak concentrations (p < 0.01) 15 min after glucose ingestion and declined at the onset of exercise. Serum glycerol concentrations were lower (p < 0.01) in the G trial than in the CON trial after 30 min of exercise to exhaustion. In addition, after 45 min of exercise to exhaustion, the levels of free fatty acids were lower in G than in CON (p < 0.05). No differences were observed in carbohydrate oxidation rates during exercise between treatments (G, 2.53 +/- 0.08 g x min(-1); CON, 2.40 +/- 0.09 g x min(-1)). Time to exhaustion was 12.8% longer in G (p < 0.01) than in CON. These results suggest that glucose ingestion 15 min before prolonged exercise provides an additional carbohydrate source to the exercising muscle, thus improving endurance running capacity.

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations28
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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