The Effect of Postexercise Milk Protein Intake on Rehydration of Children
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In adults, rehydration after exercise in the heat can be enhanced with a protein-containing beverage; however, whether this applies to children remains unknown. This study examined the effect of milk protein intake on postexercise rehydration in children. METHOD: Fifteen children (10-12 years) performed three exercise trials in the heat (34.4 ± 0.2 °C, 47.9 ± 1.1% relative humidity). In a randomized, counterbalanced crossover design, participants consumed iso-caloric and electrolyte-matched beverages containing 0 g (CONT), 0.76 g (Lo-PRO) or 1.5 g (Hi-PRO) of milk protein/100 mL in a volume equal to 150% of their body mass (BM) loss during exercise. BM was then assessed over 4 h of recovery. RESULTS: Fluid balance demonstrated a significant condition × time interaction (p = .012) throughout recovery; Hi-PRO was less negative than CONT at 2 hr (p = .01) and tended to be less negative at 3 h (p = .07). Compared with CONT, beverage retention was enhanced by Hi-PRO at 2 h (p < .05). CONCLUSION: A postexercise beverage containing milk protein can favorably affect fluid retention in children. Further research is needed to determine the optimal volume and composition of a rehydration beverage for complete restoration of fluid balance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».