Effect of Low- and High-Glycemic-Index Meals on Metabolism and Performance During High-Intensity, Intermittent Exercise
Notice bibliographique
Résumé
Consuming carbohydrate-rich meals before continuous endurance exercise improves performance, yet few studies have evaluated the ideal preexercise meal for high-intensity intermittent exercise, which is characteristic of many team sports. The authors' purpose was to investigate the effects of low- and high-glycemic-index (GI) meals on metabolism and performance during high-intensity, intermittent exercise. Sixteen male participants completed three 90-min high-intensity intermittent running trials in a single-blinded random order, separated by ~7 d, while fasted (control) and 2 hr after ingesting an isoenergetic low-GI (lentil), or high-GI (potato and egg white) preexercise meal. Serum free fatty acids were higher and insulin lower throughout exercise in the fasted condition (p < .05), but there were no differences in blood glucose during exercise between conditions. Distance covered on a repeated-sprint test at the end of exercise was significantly greater in the low-GI and high-GI conditions than in the control (p < .05). Rating of perceived exertion was lower in the low-GI condition than in the control (p = .01). In a subsample of 5 participants, muscle glycogen availability was greater in the low-and high-GI conditions versus fasted control before the repeated-sprint test (p < .05), with no differences between low and high GI. When exogenous carbohydrates are not provided during exercise both low- and high-GI preexercise meals improve high-intensity, intermittent exercise performance, probably by increasing the availability of muscle glycogen. However, the GI does not influence markers of substrate oxidation during high-intensity, intermittent 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».