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Enregistrement W2152165338 · doi:10.1139/h06-037

Incorrect calculation of power outputs masks the ergogenic capacity of creatine supplementation

2006· article· en· W2152165338 sur OpenAlexvenueno aff
Konstantinos Havenetidis, Carlton Cooke, Ron Butterly, Roderick FGJ King

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreatinePlaceboAnaerobic exerciseFlywheelCycle ergometerWingate testMedicineLimits of agreementInternal medicineAnimal sciencePhysical therapyNuclear medicineBiologyHeart rateEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study assessed the effect of incorrect calculation of power output measurement on the ergogenic properties of creatine. Fifteen males performed repeated Wingate anaerobic tests, under baseline, placebo, and creatine conditions. Statistics showed significant differences (p < 0.05) following creatine-supplemented conditions compared with placebo conditions, whereas no significant differences existed between the baseline and placebo conditions. However, the performance enhancement effect of creatine became significant only when the corrected (for the inertia of the flywheel) method was employed for measuring peak and minimum power. Mean (+/- SD) values across all cycle sprints for placebo versus creatine were 1033 +/- 100 W versus 1130 +/- 95 W for peak power and 385 +/- 78 W versus 427 +/- 70 W for minimum power. No significant differences were shown using the uncorrected method for peak power (756 +/- 97 W versus 786 +/- 88 W) and minimum power 440 +/- 64 W pre versus 452 +/- 65 W post). In conclusion, the present study suggests that the potentiating effect of creatine might be underestimated if the inertial effects of the flywheel are not considered in power output determination.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,998
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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