A systematic review, meta-analysis and meta-regression of the effect of protein supplementation on resistance training-induced gains in muscle mass and strength in healthy adults
Notice bibliographique
Résumé
Objective We performed a systematic review, meta-analysis and meta-regression to determine if dietary protein supplementation augments resistance exercise training (RET)-induced gains in muscle mass and strength. Data sources A systematic search of Medline, Embase, CINAHL and SportDiscus. Eligibility criteria Only randomised controlled trials with RET ≥6 weeks in duration and dietary protein supplementation. Design Random-effects meta-analyses and meta-regressions with four a priori determined covariates. Two-phase break point analysis was used to determine the relationship between total protein intake and changes in fat-free mass (FFM). Results Data from 49 studies with 1863 participants showed that dietary protein supplementation significantly (all p<0.05) increased changes (means (95% CI)) in: strength—one-repetition-maximum (2.49 kg (0.64, 4.33)), FFM (0.30 kg (0.09, 0.52)) and muscle size—muscle fibre cross-sectional area (CSA; 310 µm 2 (51, 570)) and mid-femur CSA (7.2 mm 2 (0.20, 14.30)) during periods of prolonged RET. The impact of protein supplementation on gains in FFM was reduced with increasing age (−0.01 kg (−0.02,–0.00), p=0.002) and was more effective in resistance-trained individuals (0.75 kg (0.09, 1.40), p=0.03). Protein supplementation beyond total protein intakes of 1.62 g/kg/day resulted in no further RET-induced gains in FFM. Summary/conclusion Dietary protein supplementation significantly enhanced changes in muscle strength and size during prolonged RET in healthy adults. Increasing age reduces and training experience increases the efficacy of protein supplementation during RET. With protein supplementation, protein intakes at amounts greater than ~1.6 g/kg/day do not further contribute RET-induced gains in FFM.
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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 | 0,018 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,025 | 0,044 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».