Differential acute effects of carbohydrate- and protein-rich drinks compared with water on cardiac output during rest and exercise in healthy young men
Notice bibliographique
Résumé
The acute effects of drinks rich in protein (PRO) versus carbohydrate (CHO) on cardiovascular hemodynamics and reactivity are uncertain. A randomized crossover design was used to compare 400-mL isoenergetic (1.1 MJ) drinks containing whey protein (PRO; 44 g) or carbohydrate (CHO; 57 g) versus 400 mL of water in 14 healthy men. The primary and secondary outcomes were changes in cardiac output, blood pressure, systemic vascular resistance (SVR) and digital volume pulse measured prior to and 30 min following consumption at rest, during 12 min of multi-stage bicycle ergometry, and 15 min postexercise. The mean change (95% confidence interval (CI)) in resting cardiac output at 30 min was greater for CHO than for PRO or water: 0.7 (0.4 to 1.0), 0.1 (-0.2 to 0.40), and 0.0 (-0.3 to 0.3) L/min (P < 0.001), respectively; the higher cardiac output following CHO was accompanied by an increase in stroke volume and a lower SVR. The mean increments (95% CI) in cardiac output during exercise were CHO 4.7 (4.4 to 5.0), PRO 4.9 (4.6 to 5.2), and water 4.6 (4.3 to 4.9) L/min with the difference between PRO versus water being significant (P < 0.025). There were no other statistically significant differences. In summary, a CHO-rich drink increased cardiac output and lowered SVR in the resting state compared with a PRO-rich drink or water but the effect size of changes in these variables did not differ during or after exercise between CHO and PRO. Neither protein nor carbohydrate affected blood pressure reactivity to exercise.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».