Effect of Preand Post-Exercise Creatine Supplementation on Bone Mineral in Aging Adults
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Creatine supplementation before and after resistance training may be an important strategy for increasing aging muscle health; however, it is unknown whether the timing of creatine ingestion influences aging bone health. METHODS: Using a double-blind, repeated measures design, aging adults were randomized to one of two groups: Creatine-Before (CR-B: n=15; 53.2 ± 2.5 yrs, 170.1 ± 9.9 cm, 77.1 ± 15.6 kg; creatine [0.1g[BULLET OPERATOR]kg-1] immediately before resistance training and placebo [0.1g[BULLET OPERATOR]kg-1 corn-starch maltodextrin] immediately after resistance training) or Creatine-After (CR-A: n=12; 55.2 ± 3.5 yrs, 173.4 ± 8.2 cm, 86.8 ± 20.1 kg; placebo immediately before resistance training and creatine immediately after resistance training). Resistance training (11 exercises) was performed 3 days/week for 8 months. Prior to and following training and supplementation, bone mineral content (BMC) and density (BMD) of the whole-body, femoral neck, lumbar spine, and hip was measured by dual energy x-ray absorptiometry. RESULTS: There was a time main effect (p=0.04) for femoral neck BMD (CR-B: pre 0.80 ± 0.11g, post 0.79 ± 0.11g; CR-A: pre 0.87 ± 0.15g, post 0.86 ± 0.13g) and a group x time interaction for hip BMD (p=0.02). Hip BMD was preserved in the CR-A group over time (pre 1.01 ± 0.15g/cm2, post 1.01 ± 0.15g/cm2) whereas the CR-B experienced a slight reduction (pre 0.98 ± 0.12g/cm2, post 0.96 ± 0.12g/cm2). There were no other differences (p>0.05). CONCLUSIONS: Creatine supplementation immediately following resistance training helps preserve hip BMD. Creatine supplementation only on training days has no effect on bone mineral in aging adults.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».