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Enregistrement W2538933811 · doi:10.1093/nutrit/nuw040

Safety and performance benefits of arginine supplements for military personnel: a systematic review

2016· review· en· W2538933811 sur OpenAlexfundno aff
James R. Brooks, Hellen Oketch‐Rabah, Tieraona Low Dog, Dennis K.J. Gorecki, Marilyn Barrett, Louis R. Cantilena, Mei Chung, Rebecca B. Costello, Johanna Dwyer, Mary Hardy, Scott A. Jordan, Ronald J. Maughan, Robin J. Marles, Robert E. Osterberg, Bruce E. Rodda, Robert R. Wolfe, Jorge M. Zuñiga, Luis G. Valerio, Donnamaria Jones, Patricia A. Deuster, Gabriel I. Giancaspro, Nandakumara Sarma

Notice bibliographique

RevueNutrition Reviews · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniformed Services University of the Health SciencesWorld Anti-Doping AgencyUnited States Pharmacopeia
Mots-clésMedicineContext (archaeology)CreatineAdverse effectArgininePopulationCaffeinePhysical therapyInternal medicineEnvironmental healthBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Dietary supplements are widely used by military personnel and civilians for promotion of health. OBJECTIVE: The objective of this evidence-based review was to examine whether supplementation with l-arginine, in combination with caffeine and/or creatine, is safe and whether it enhances athletic performance or improves recovery from exhaustion for military personnel. DATA SOURCES: Information from clinical trials and adverse event reports were collected from 17 databases and 5 adverse event report portals. STUDY SELECTION: Studies and reports were included if they evaluated the safety and the putative outcomes of enhanced performance or improved recovery from exhaustion associated with the intake of arginine alone or in combination with caffeine and/or creatine in healthy adults aged 19 to 50 years. DATA EXTRACTION: Information related to population, intervention, comparator, and outcomes was abstracted. Of the 2687 articles screened, 62 articles meeting the inclusion criteria were analyzed. Strength of evidence was assessed in terms of risk of bias, consistency, directness, and precision. RESULTS: Most studies had few participants and suggested risk of bias that could negatively affect the results. l-Arginine supplementation provided little enhancement of athletic performance or improvements in recovery. Short-term supplementation with arginine may result in adverse gastrointestinal and cardiovascular effects. No information about the effects of arginine on the performance of military personnel was available. CONCLUSIONS: The available information does not support the use of l-arginine, either alone or in combination with caffeine, creatine, or both, to enhance athletic performance or improve recovery from exhaustion. Given the information gaps, an evidence-based review to assess the safety or effectiveness of multi-ingredient dietary supplements was not feasible, and therefore the development of a computational model-based approach to predict the safety of multi-ingredient dietary supplements is recommended.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,545
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
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)0,0000,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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