Caffeine Does Not Affect Improvements in Cognition During Prolonged High-Intensity Exercise in Alert Well-Trained Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Background: Recent research has demonstrated improvements in cognitive function during bouts of high-intensity endurance exercise. Caffeine, the most commonly used ergogenic aid in the world, can improve cognition both at rest and during exercise and can also improve exercise performance during simulated cycling races. Purpose: To determine if caffeine ingestion in conjunction with prolonged high-intensity exercise can synergistically improve cognitive function, and whether the type of exercise trial affects the cognitive response. Methods: Seven well-trained cyclists and triathletes (26.9 ± 3.9 years, VO2 peak 67.7 ± 10.3 mL/kg/h) completed two trials to exhaustion (TTE) at 90% VO2 peak and two 50 km time trials (TTD), 1 hour after consuming a carbohydrate–electrolyte beverage (5 mL/kg, 6.3% CHO, 18 mM sodium) and a capsule containing either 6 mg/kg of caffeine or a placebo (double-blind crossover design). A second CHO beverage was consumed at the onset of each trial. Cognitive function was measured before and after exercise using a computerized ANAM® test and Stroop word–color test (also conducted during exercise). Results: Average wakefulness scores at baseline indicated that subjects were at near peak alertness. Caffeine ingestion did not influence exercise performance, ANAM thruput scores, or Stroop word–color test response times in either trial type. However, exercise significantly improved ANAM and Stroop cognitive results, regardless of exercise trial. Conclusion: In alert well-trained athletes, high-intensity endurance exercise can significantly improve tests of simple and complex cognitive function. Neither exercise trial type nor caffeine ingestion impacts the exercise-induced changes in cognitive function.
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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 | 0,003 | 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) | 0,000 | 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 ».