The Effects of Beta-Alanine Supplementation on Performance: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To critically review the methodological quality and synthesize information from systematic reviews and high quality studies on the effects of beta alanine (BA) on exercise and athletic performance. METHODS: A search strategy was developed in accordance with the standards for the reporting of scientific literature via systematic reviews. Five databases were thoroughly searched from inception to November 2012. Inclusion criteria were English language, human studies, used BA to increase exercise or athletic performance, systematic reviews or randomized controlled trials and were published in a peer-reviewed journal. Included studies were systematically graded for their methodological quality by rotating pairs of reviewers and the results were qualitatively synthesized. RESULTS: One systematic review and 19 randomized trials were included in this review. There is one systematic review with several methodological weaknesses that limit the confidence in its results. There are moderate to high quality studies that appear to support that BA may increase power output and working capacity, decrease the feeling of fatigue and exhaustion, and have of positive effect on body composition and carnosine content. The reporting of side effects from BA supplementation in the athletic population was generally under-reported. CONCLUSIONS: There appears to be some evidence from this review that supplementation with BA may increase athletic performance. However, there is insufficient evidence examining the safety of BA supplementation and its side effects. It is therefore recommended to err on the side of caution in using BA as an ergogenic aid until there is sufficient evidence confirming its safety.
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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 | 0,029 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».