Comparing the rehydration potential of different milk-based drinks to a carbohydrate–electrolyte beverage
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to compare the rehydration potential of a carbohydrate-electrolyte beverage with several varieties of milk following exercise-induced fluid losses. Fifteen male participants (age 24.9 ± 5.5 years, height 179.3 ± 4.9 cm, body mass 75.8 ± 6.6 kg (mean ± SD)) lost 2.0% ± 0.2% body mass through intermittent cycling before consuming a different beverage on 4 separate occasions. Drinks included cow's milk (286 kJ·100 mL(-1)), soy milk (273 kJ·100 mL(-1)), a milk-based liquid meal supplement (Sustagen Sport (Nestle); 417 kJ·100 mL(-1)), and a sports drink (Powerade (Coca Cola Ltd); 129 kJ·100 mL(-1)). Beverages were consumed over 1 h in volumes equivalent to 150% of body mass loss. Body mass, blood and urine samples, and measures of gastrointestinal tolerance were obtained before and hourly for 4 h after beverage consumption. Net body mass at the conclusion of each trial was significantly less with Powerade (-1.37 ± 0.3 kg) than with cow's milk (-0.92 ± 0.48 kg), soy milk (-0.78 ± 0.37 kg), and Sustagen Sport (-0.48 ± 0.39 kg). Net body mass was also significantly greater for Sustagen Sport compared with cow's milk trials, but not soy milk. Upon completion of trials, the percentage of beverage retained was Sustagen Sport 65.1% ± 14.7%, soy milk 46.9% ± 19.9%, cow's milk 40.0% ± 24.9%, and Powerade 16.6% ± 16.5%. Changes in plasma volume and electrolytes were unaffected by drink treatment. Subjective ratings of bloating and fullness were higher during all milk trials compared with Powerade whereas ratings of overall thirst were not different between beverages. Milk-based drinks are more effective rehydration options compared with traditional sports drinks. The additional energy, protein, and sodium in a milk-based liquid meal supplement facilitate superior fluid recovery following exercise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».