No effect of HMB or α‐HICA supplementation on training‐induced changes in body composition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract β‐hydroxy‐β‐methylbutyrate (calcium: HMB‐Ca and free acid: HMB‐FA) and α‐hydroxyisocaproic acid (α‐HICA) are leucine metabolites that have been proposed to improve body composition and strength when combined with resistance exercise training (RET). In this double‐blind randomized controlled pragmatic trial, we evaluated the effects of off‐the‐shelf supplements: α‐HICA, HMB‐FA and HMB‐Ca, on RET‐induced changes in body composition and performance. Forty men were blocked randomized to receive α‐HICA (n = 10, fat‐free mass [FFM] = 62.0 ± 7.1 kg), HMB‐FA (n = 11, FFM = 62.7 ± 10.5 kg), HMB‐Ca (n = 9, FFM = 65.6 ± 10.1 kg) or placebo (PLA; n = 10, FFM = 64.2 ± 5.7 kg). The training protocol consisted of a whole‐body resistance training routine, thrice weekly for 8 weeks. Body composition was assessed by dual‐energy x‐ray absorptiometry (DXA) and total body water (TBW) by whole‐body bioimpedance spectroscopy (BIS), both at baseline and at the end of weeks 4 and 8. Time‐dependent changes were observed for increase in trunk FFM (p < 0.05). No statistically significant between‐group or group‐by‐time interactions were observed. Supplementation with HMB (FA and Ca) or α‐HICA failed to enhance body composition to a greater extent than placebo. We do not recommend these leucine metabolites for improving body composition changes with RET in young adult resistance trained men.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».