Effect of creatine supplementation during resistance training on lean tissue mass and muscular strength in older adults: a meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The loss of muscle mass and strength with aging results in significant functional impairment. Creatine supplementation has been used in combination with resistance training as a strategy for increasing lean tissue mass and muscle strength in older adults, but results across studies are equivocal. We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials of creatine supplementation during resistance training in older adults with lean tissue mass, chest press strength, and leg press strength as outcomes by searching PubMed and SPORTDiscus databases. Twenty-two studies were included in our meta-analysis with 721 participants (both men and women; with a mean age of 57–70 years across studies) randomized to creatine supplementation or placebo during resistance training 2–3 days/week for 7–52 weeks. Creatine supplementation resulted in greater increases in lean tissue mass (mean difference =1.37 kg [95% CI =0.97–1.76]; p <0.00001), chest press strength (standardized mean difference [SMD] =0.35 [0.16–0.53]; p =0.0002), and leg press strength (SMD =0.24 [0.05–0.43]; p =0.01). A number of mechanisms exist by which creatine may increase lean tissue mass and muscular strength. These are included in a narrative review in the discussion section of this article. In summary, creatine supplementation increases lean tissue mass and upper and lower body muscular strength during resistance training of older adults, but potential mechanisms by which creatine exerts these positive effects have yet to be evaluated extensively. Keywords: muscle, age, sarcopenia, exercise, nutrition, bench press, leg press
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle