Combining Amino Acid and Vitamin D Supplementation with Exercise Training Increases Skeletal Muscle Mass and Prevent Bone Mineral Density Loss in Participants with Low Muscle Mass
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the impact of exercise training with amino acid and vitamin D supplementation on muscle and bone mass in participants with low muscle volume. Twenty-nine Japanese participants (56-84 years old) were enrolled and assigned into the supplement (n=15) and non-supplement (n=14) groups. All participants underwent a 6-month exercise program. Supplements and nutrition support were provided to the participants in the supplement group for 12 weeks. Body composition and whole bone mineral density (BMD) were measured using dual energy x-ray absorptiometry. The outcomes, including body composition, whole BMD, and skeletal muscle mass index (SMI), were evaluated twice: pre- and post-intervention. The SMI was 6.51(6.28; 7.14) and 5.58 (5.24; 6.05) (kg/m2) in men and women, respectively. The average SMI change was 0.13% (-0.05%; 0.31%) and 2.33% (-0.88%; 5.48%); [mean (lower; upper quartile)]. The average BMD loss in the non-supplement group was -2.78%, and the BMD increased in the supplement group by 4.34%; there was an absolute difference between the two groups (p<0.05). After the intervention, serum myostatin was changed (p=0.001, non-supplement>supplement), serum vitamin D was increased (p=0.03; supplement>non-supplement), and BMD was maintained (p=0.03, supplement>non-supplement). There was a significant difference in the serum myostatin level at baseline and at 6-month in the non-supplement group, with a mean difference of 483.78 ng/ml (p=0.01). There was no significant improvement in the total lean mass, and handgrip strength. Resistance exercise combined with an amino acid supplement affects muscle and bone mass in the short-term intervention.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».