Statins and Dietary and Serum Cholesterol Are Associated With Increased Lean Mass Following Resistance Training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Age-related muscle loss (sarcopenia) is a prevalent condition associated with disability and mortality. Exercise and optimal nutrition are interventions to prevent and treat sarcopenia, yet little is known, outside of protein, of the effect of common nutrition recommendations and medication use on exercise-related muscle gain. METHODS: Forty-nine community-dwelling, 60- to 69-year-old men and women completed 2 weeks of nutrition education (American Dietetic Association recommendations) followed by 12 weeks of high intensity resistance exercise training (RET) with postexercise protein supplementation and 3x/wk dietary logs. RESULTS: We observed a dose-response relationship between dietary cholesterol (from food logs) and gains in lean mass that was not affected by variability in protein intake. Serum cholesterol and the serum cholesterol lowering agent statin were also independently associated with greater increases in lean mass. Dietary cholesterol was not associated with serum cholesterol or the significant reduction in blood pressure observed, but trends were observed for altered plasma C-reactive protein. CONCLUSION: These data suggest that dietary and serum cholesterol contribute to the skeletal muscles' response to RET in this generally healthy older population and that some statins may improve this response.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».