Effect of carbohydrate beverage ingestion on central versus peripheral fatigue: a placebo-controlled, randomized trial in cyclists
Notice bibliographique
Résumé
We investigated whether carbohydrate ingestion delays fatigue in endurance-trained cyclists via peripheral or central mechanisms. Ten men (35 ± 9 years of age) and 10 women (42 ± 7 years of age) were assigned, in a double-blind, crossover design, to a sports drink (CHO) or to a placebo (PL). The following strength measures were made 3 times (before exercise, after a time trial (TT), and after a ride to exhaustion): (i) maximal voluntary contraction (MVC); (ii) MVC with superimposed femoral nerve magnetic stimulation to measure central activation ratio (CAR); and (iii) femoral nerve stimulation in a 3-s pulse train on relaxed muscle. The subjects cycled for 2 h at approximately 65% of peak oxygen consumption, with five 1-min sprints interspersed, followed by a 3-km TT. After strength testing, the cyclists remounted their bikes, performed a brief warm-up, and pedaled at approximately 85% peak oxygen consumption until unable to maintain workload. Changes in metabolic and strength measurements were analyzed with repeated-measures ANOVA. From before exercise to after the TT, MVC declined in men (17%) and women (18%) (p = 0.004), with no effect of beverage (p > 0.193); CAR decreased in both sexes with PL (p = 0.009), and the decline was attenuated by CHO in men only (time × treatment, p = 0.022); and there was no evidence of peripheral fatigue in either sex with either beverage (p > 0.122). Men rode faster in the TT with CHO (p = 0.005) but did not improve performance in the ride to exhaustion (p = 0.080). In women, CHO did not improve performance in the TT (p = 0.173) or in the ride to exhaustion (p = 0.930). We concluded that carbohydrate ingestion preserved central activation and performance in men, but not in women, during long-duration cycling.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».