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Enregistrement W2291008750 · doi:10.1139/apnm-2015-0526

Nighttime feeding likely alters morning metabolism but not exercise performance in female athletes

2016· article· en· W2291008750 sur OpenAlexvenueno aff
Michael J. Ormsbee, Katherine A. Gorman, Elizabeth A. Miller, Daniel Baur, Lisa A. Eckel, Robert J. Contreras, Lynn B. Panton, Maria T. Spicer

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San Diego
Mots-clésMorningMedicineTime trialPlaceboIngestionAnimal scienceAthletesBasal metabolic ratePhysical therapyTreadmillInternal medicineHeart rateBiologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The timing of morning endurance competition may limit proper pre-race fueling and resulting performance. A nighttime, pre-sleep nutritional strategy could be an alternative method to target the metabolic and hydrating needs of the early morning athlete without compromising sleep or gastrointestinal comfort during exercise. Therefore, the purpose of this investigation was to examine the acute effects of pre-sleep chocolate milk (CM) ingestion on next-morning running performance, metabolism, and hydration status. Twelve competitive female runners and triathletes (age, 30 ± 7 years; peak oxygen consumption, 53 ± 4 mL·kg(-1)·min(-1)) randomly ingested either pre-sleep CM or non-nutritive placebo (PL) ∼30 min before sleep and 7-9 h before a morning exercise trial. Resting metabolic rate (RMR) was assessed prior to exercise. The exercise trial included a warm-up, three 5-min incremental workloads at 55%, 65%, and 75% peak oxygen consumption, and a 10-km treadmill time trial (TT). Physiological responses were assessed prior, during (incremental and TT), and postexercise. Paired t tests and magnitude-based inferences were used to determine treatment differences. TT performances were not different ("most likely trivial" improvement with CM) between conditions (PL: 52.8 ± 8.4 min vs CM: 52.8 ± 8.0 min). RMR was "likely" increased (4.8%) and total carbohydrate oxidation (g·min(-1)) during exercise was "possibly" or likely increased (18.8%, 10.1%, 9.1% for stage 1-3, respectively) with CM versus PL. There were no consistent changes to hydration indices. In conclusion, pre-sleep CM may alter next-morning resting and exercise metabolism to favor carbohydrate oxidation, but effects did not translate to 10-km running performance improvements.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations31
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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