Hypertrophic effect of inhaled beta<sub>2</sub>‐agonist with and without concurrent exercise training: A randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
-agonist, terbutaline, alters body composition and metabolic rate with and without concurrent exercise training in healthy young men. Sixty-seven participants completed a 4-week intervention of daily terbutaline (8 × 0.5 mg) or placebo treatment without concurrent training (habitual; n = 23), with resistance (n = 23) or endurance (n = 21) training 3 times weekly. Before and after the interventions, participant's body composition was determined by dual-energy X-ray absorptiometry and resting metabolic rate and substrate oxidation by indirect calorimetry. Terbutaline increased lean body mass by 1.03 kg (95% CI 0.29-1.76; P < .05) and 1.04 kg (95% CI 0.16-1.93; P < .05) compared to placebo in the habitual and resistance training group, respectively, but had no effect compared to placebo in the endurance training group [-0.56 kg (95% CI -1.74-0.62; P > .05)]. Fat mass, bone mineral content, and resting metabolic rate did not change differently between treatments with the intervention. Daily inhalation of terbutaline in near-therapeutic doses induces skeletal muscle growth. This observation should be a concern for antidoping authorities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».