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Enregistrement W2080487808 · doi:10.1139/h07-091

Glutamine and carbohydrate supplements reduce ammonemia increase during endurance field exercise

2007· article· en· W2080487808 sur OpenAlexvenueno aff
Jacqueline Carvalho-Peixoto, Robson Cardilo Alves, Luiz Cláudio Cameron

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlutamineAthletesEndurance trainingBolus (digestion)CarbohydrateMedicineInternal medicineAnimal scienceAmmoniaElite athletesEndocrinologyPhysical therapyChemistryBiochemistryBiologyAmino acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blood ammonia concentration increases during endurance exercise and has been proposed as a cause for both peripheral and central fatigue. We examined the impact of glutamine and (or) carbohydrate supplementation on ammonemia in high-level runners. Fifteen men in pre-competitive training ran 120 min (approximately 34 km) outdoors on 4 occasions. On the first day, the 15 athletes ran without the use of supplements and blood samples were taken every 30 min. After that, each day for 4 d before the next 3 exercise trials, we supplemented the athletes' normal diets in bolus with carbohydrate (1 g.kg(-1).d(-1)), glutamine (70 mg.kg(-1).d(-1)), or a combination of both in a double-blind study. Blood ammonia level was determined before the run and every 30 min during the run. During the control trial ammonia increased progressively to approximately 70% above rest concentration. Following supplementation, independent of treatment, ammonia was not different (p>0.05) for the first 60 min, but for the second hour it was lower than in the control (p<0.05). Supplementation in high-level, endurance athletes reduced the accumulation of blood ammonia during prolonged, strenuous exercise in a field situation.

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 enseignants0,001
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)0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations73
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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