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Enregistrement W2868025943 · doi:10.1139/apnm-2018-0277

Effect of beetroot juice supplementation on 10-km performance in recreational runners

2018· article· en· W2868025943 sur OpenAlexvenueno aff
Talitha Fernandes de Castro, Francisco de Assis Manoel, Diogo Hilgemberg Figueiredo, Diego Hilgemberg Figueiredo, Fabiana Andrade Machado

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBlood lactatePlaceboCrossover studyAnimal scienceInternal medicineHeart rateBlood pressureBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to investigate the effects of chronic beetroot juice (BRJ) supplementation on 10-km running performance in recreational runners. In a double-blind, placebo-controlled, crossover-designed study, 14 male recreational runners (age, 27.8 ± 3.4 years) performed three 10-km running tests, at baseline and under the conditions of BRJ supplementation and placebo (PLA). Supplementation was administered for 3 days, and on the days of the assessments, the ingestion occurred 2 h before the test and consisted of a dose of 420 mL of BRJ in natura (8.4 mmol inorganic nitrate (NO 3 − )·day −1 ) or PLA with depleted NO 3 − (0.01 mmol NO 3 − ·day −1 ). The mean velocity (MV) was calculated, and the following variables were determined: maximal heart rate, maximal rating of perceived exertion , blood glucose concentration (analyzed before and after the test), and lactate peak. There was no main effect between conditions regarding 10-km running time performance (BRJ: 50.1 ± 5.3 min; PLA: 51.0 ± 5.1 min; P = 0.391) and total MV (BRJ: 12.1 ± 1.3 km·h −1 ; PLA: 11.9 ± 1.2 km·h −1 ; P = 0.321) or in the other analyzed variables. The time to complete the first half of the test (5 km) was statistically lower in the BRJ group than in the PLA group (P = 0.027). In conclusion, chronic supplementation with BRJ increased MV in the first half of the test and improved the final test times of 10 of the 14 runners, although we did not find a statistically significant difference in the performance of the 10-km run.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,524
Score d'incertitude au seuil0,450

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,262 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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