Retrospective Analysis Of Resistance Training-induced Strength And Hypertrophy: Separating The Wheat From The Hormone Chaff
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate associations between purportedly anabolic acute exercise-induced hormone responses and adaptations to resistance training in a cohort with normally distributed training-induced adaptations. METHODS: Acute post-exercise serum growth hormone (GH), free testosterone (fT), cortisol, and insulin-like growth factor (IGF-1) responses were determined at the midpoint of a 12-wk resistance exercise program conducted previously. Correlations of hormonal responses with gains in lean body mass (LBM), muscle fiber cross-sectional area (CSA) and leg press strength were investigated. Dietary factors were combined with hormonal responses as independent variables in multiple regression analysis of adaptations to resistance training. RESULTS: There were no significant correlations between the exercise-induced elevation (area under the curve_AUC) of GH, fT and IGF-1 and gains in LBM or leg press strength. Significant correlations were found for cortisol AUC with change in LBM (r = 0.29, P < 0.05) and type II fiber CSA (r = 0.35, P < 0.01) as well as GH AUC and gain in fiber area (type I: r=0.36, P=0.006; type II: r= 0.28, P=0.04). Multiple regression analysis showed that increments in daily dietary protein intake and the daily consumption of dairy, but no acute hormonal response, were significant predictors in a model of change in LBM and type II fiber area. CONCLUSION: A significant association existed between GH and cortisol and fiber hypertrophy, but there was no association between any hormones and strength gains. Multiple regression analysis revealed an important role of increasing dietary protein and servings of dairy in promoting training-induced gains in LBM and fiber hypertrophy. In contrast, post-exercise elevations in endogenous hormones were relatively impotent in their predictive value for resistance training-induced hypertrophy calling into question persistent referrals, which are frequently erroneously based on pharmacological intervention studies, to their anabolic capacity. Supported by NSERC and CIHR
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».