Plausible ergogenic effects of vitamin D on athletic performance and recovery
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this review is to examine vitamin D in the context of sport nutrition and its potential role in optimizing athletic performance. Vitamin D receptors (VDR) and vitamin D response elements (VDREs) are located in almost every tissue within the human body including skeletal muscle. The hormonally-active form of vitamin D, 1,25-dihydroxyvitamin D, has been shown to play critical roles in the human body and regulates over 900 gene variants. Based on the literature presented, it is plausible that vitamin D levels above the normal reference range (up to 100 nmol/L) might increase skeletal muscle function, decrease recovery time from training, increase both force and power production, and increase testosterone production, each of which could potentiate athletic performance. Therefore, maintaining higher levels of vitamin D could prove beneficial for athletic performance. Despite this situation, large portions of athletic populations are vitamin D deficient. Currently, the research is inconclusive with regards to the optimal intake of vitamin D, the specific forms of vitamin D one should ingest, and the distinct nutrient-nutrient interactions of vitamin D with vitamin K that affect arterial calcification and hypervitaminosis. Furthermore, it is possible that dosages exceeding the recommendations for vitamin D (i.e. dosages up to 4000-5000 IU/day), in combination with 50 to 1000 mcg/day of vitamin K1 and K2 could aid athletic performance. This review will investigate these topics, and specifically their relevance to athletic performance.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».