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Enregistrement W2808597203 · doi:10.1139/apnm-2018-0143

Association between whey protein, regional fat mass, and strength in resistance-trained men: a cross-sectional study

2018· article· en· W2808597203 sur OpenAlexvenueno aff
Ana Batista, Cristina P. Monteiro, Rute Borrego, Catarina N. Matias, Filipe J. Teixeira, Maria J. Valamatos, Ana Cláudia Cepas de Oliveira, Joana F. Reis, Lino Mendes, Luís B. Sardinha

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCross-sectional studyAssociation (psychology)Whey proteinBody mass indexResistance (ecology)Fat massMedicineFood scienceGerontologyDemographyInternal medicineBiologyPsychologyPathologySociologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to evaluate the association between whey protein supplementation, body composition, and muscle strength in resistance-trained individuals. Forty-nine healthy males, aged 18 to 35 years and were engaged in resistance training for at least 1 year, were assigned into 2 groups according to whey protein intake (whey - n = 26, age: 30.7 ± 7.4 years, body mass: 75.8 ± 9.0 kg; without whey: n = 23, age: 31.0 ± 7.4 years, body mass: 77.9 ± 9.3 kg). Using a cross-sectional design, a morning assessment of body fat mass (FM) (by dual-energy X-ray absorptiometry) and strength (using 1-repetition maximum for bench press and back squat) was performed. Nutritional assessment was performed by 3-day food records. Regarding nutritional habits, differences between total energy intake (kcal) and estimated energy requirements (kcal) were observed. Results, from raw data or controlling for energy intake, estimated energy requirements, or achieved percentage of energy requirements, showed that whey protein supplementation was inversely correlated with whole-body FM (R = -0.367 (p = 0.010); R = -0.317 (p = 0.049); R = -0.380 (p = 0.011); R = -0.321 (p = 0.047), respectively), trunk FM (R = -0.396 (p = 0.005), R = -0.367 (p = 0.022), R = -0.423 (p = 0.004), R = -0.369 (p = 0.021), respectively) and android FM (R = -0.381 (p = 0.007), R = -0.332 (p = 0.039), R = -0.383 (p = 0.010), R = -0.336 (p = 0.036), respectively). No correlations were found between muscle strength outcomes and whey protein supplementation. The present data suggest that whey protein ingestion has a positive association with whole-body and regional (trunk and android) FM.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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