Effect of leucine supplementation on fat free mass with prolonged hypoxic exposure during a 13-day trek to Everest Base Camp: a double-blind randomized study
Notice bibliographique
Résumé
Loss of body weight and fat-free mass (FFM) are commonly noted with prolonged exposure to hypobaric hypoxia. Recent evidence suggests protein supplementation, specifically leucine, may potentially attenuate loss of FFM in subcaloric conditions during normoxia. The purpose of this study was to determine if leucine supplementation would prevent the loss of FFM in subcaloric conditions during prolonged hypoxia. Eighteen physically active male (n = 10) and female (n = 8) trekkers completed a 13-day trek in Nepal to Everest Base Camp with a mean altitude of 4140 m (range 2810-5364 m). In this double-blind study, participants were randomized to ingest either leucine (LEU) (7 g leucine, 93 kcal, 14.5 g whey-based protein) or an isocaloric isonitrogenous control (CON) (0.3 g LEU, 93 kcal, 11.3 g collagen protein) twice daily prior to meals. Body weight, body composition, and circumferences of bicep, thigh, and calf were measured pre- and post-trek. There was a significant time effect for body weight (-2.2% ± 1.7%), FFM (-1.7% ± 1.5%), fat mass (-4.0% ± 6.9%), and circumferences (p < 0.05). However, there was no treatment effect on body weight (CON -2.3 ± 2.0%; LEU -2.2 ± 1.5%), FFM (CON -2.1 ± 1.5%; LEU -1.2 ± 1.6%), fat mass (CON -2.9% ± 5.9%; LEU -5.4% ± 8.1%), or circumferences. Although a significant loss of body weight, FFM, and fat mass was noted in 13 days of high altitude exposure, FFM loss was not attenuated by leucine. Future studies are needed to determine if leucine attenuates loss of FFM with longer duration high altitude exposure.
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 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) | 0,001 | 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 ».