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Enregistrement W2895111822 · doi:10.1249/mss.0000000000001791

The Effect of Dietary Protein on Protein Metabolism and Performance in Endurance-trained Males

2018· article· en· W2895111822 sur OpenAlexaff
Eric Williamson, Hiroyuki Kato, Kimberly A. Volterman, Katsuya Suzuki, Daniel R. Moore

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimal scienceCrossover studyProtein turnoverInternal medicineChemistryProtein metabolismDietary proteinIsometric exerciseEndurance trainingEndocrinologyNitrogen balanceMetabolismMedicineBiologyPlaceboProtein biosynthesisBiochemistryNitrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recommendations for dietary protein are primarily based on intakes that maintain nitrogen (i.e., protein) balance rather than optimize metabolism and/or performance. PURPOSE: This study aimed to determine how varying protein intakes, including a new tracer-derived safe intake, alter whole body protein metabolism and exercise performance during training. METHODS: Using a double-blind randomized crossover design, 10 male endurance-trained runners (age, 32 ± 8 yr; V˙O2peak, 65.9 ± 7.9 mL O2·kg·min) performed three trials consisting of 4 d of controlled training (20, 5, 10, and 20 km·d, respectively) while consuming diets providing 0.94 (LOW), 1.20 (MOD), and 1.83 (HIGH) g protein·kg·d. Whole body protein synthesis, breakdown, and net balance were determined by oral [N]glycine on the first and last day of the 4-d controlled training period, whereas exercise performance was determined from maximum voluntary isometric contraction, 5-km time trial, and countermovement jump impulse (IMP) and peak force before and immediately after the 4-d intervention. RESULTS: Synthesis and breakdown were not affected by protein intake, whereas net balance showed a dose-response (HIGH > MOD > LOW, P < 0.05) with only HIGH being in positive balance (P < 0.05). There was a trend (P = 0.06) toward an interaction in 5-km Time Trial with HIGH having a moderate effect over LOW (effect size = 0.57) and small effect over MOD (effect size = 0.26). IMP decreased with time (P < 0.01) with no effect of protein (P = 0.56). There was no effect of protein intake (P ≥ 0.06) on maximum voluntary isometric contraction, IMP, or peak force performance. CONCLUSION: Our data suggest that athletes who consume dietary protein toward the upper end of the current recommendations by the American College of Sports Medicine (1.2-2 g·kg) would better maintain protein metabolism and potentially exercise performance during training.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · 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'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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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