Dietary carbohydrate, muscle glycogen content, and endurance performance in well-trained women
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the ability of well-trained eumenorrheic women to increase muscle glycogen content and endurance performance in response to a high-carbohydrate diet (HCD; approximately 78% carbohydrate) compared with a moderate-carbohydrate diet (MD; approximately 48% carbohydrate) when tested during the luteal phase of the menstrual cycle. Six women cycled to exhaustion at approximately 80% maximal oxygen uptake (VO(2 max)) after each of the randomly assigned diet and exercise-tapering regimens. A biopsy was taken from the vastus lateralis before and after exercise in each trial. Preexercise muscle glycogen content was high after the MD (625.2 +/- 50.1 mmol/kg dry muscle) and 13% greater after the HCD (709.0 +/- 44.8 mmol/kg dry muscle). Postexercise muscle glycogen was low after both trials (MD, 91.4 +/- 34.5; HCD, 80.3 +/- 19.5 mmol/kg dry muscle), and net glycogen utilization during exercise was greater after the HCD. The subjects also cycled longer at approximately 80% VO(2 max) after the HCD vs. MD (115:31 +/- 10:47 vs. 106:35 +/- 8:36 min:s, respectively). In conclusion, aerobically trained women increased muscle glycogen content in response to a high-dietary carbohydrate intake during the luteal phase of the menstrual cycle, but the magnitude was smaller than previously observed in men. The increase in muscle glycogen, and possibly liver glycogen, after the HCD was associated with increased cycling performance to volitional exhaustion at approximately 80% VO(2 max).
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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 ».