Effect of Creatine Supplementation and Resistance-Exercise Training on Muscle Insulin-Like Growth Factor in Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to compare changes in muscle insulin-like growth factor-I (IGF-I) content resulting from resistance-exercise training (RET) and creatine supplementation (CR). Male (n=24) and female (n=18) participants with minimal resistance-exercise-training experience (=1 year) who were participating in at least 30 min of structured physical activity (i.e., walking, jogging, cycling) 3-5 x/wk volunteered for the study. Participants were randomly assigned in blocks (gender) to supplement with creatine (CR: 0.25 g/kg lean-tissue mass for 7 days; 0.06 g/kg lean-tissue mass for 49 days; n=22, 12 males, 10 female) or isocaloric placebo (PL: n=20, 12 male, 8 female) and engage in a whole-body RET program for 8 wk. Eighteen participants were classified as vegetarian (lacto-ovo or vegan; CR: 5 male, 5 female; PL: 3 male, 5 female). Muscle biopsies (vastus lateralis) were taken before and after the intervention and analyzed for IGF-I using standard immunohistochemical procedures. Stained muscle cross-sections were examined microscopically and IGF-I content quantified using image-analysis software. Results showed that RET increased intramuscular IGF-I content by 67%, with greater accumulation from CR (+78%) than PL (+54%; p=.06). There were no differences in IGF-I between vegetarians and nonvegetarians. These findings indicate that creatine supplementation during resistance-exercise training increases intramuscular IGF-I concentration in healthy men and women, independent of habitual dietary routine.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».