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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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,225
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 tête enseignante, 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

Citations73
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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