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Enregistrement W2910315040 · doi:10.1096/fasebj.31.1_supplement.139.4

A Whey Protein‐Based, Multi‐Ingredient Supplement Independently Stimulates Gains in Lean Body Mass and Strength, and Enhances Exercise‐Induced Adaptations in Older Men

2017· article· en· W2910315040 sur OpenAlexaff
Kirsten E. Bell, Tim Snijders, Michael A. Zulyniak, Dinesh Kumbhare, Jennifer J. Heisz, Gianni Parise, Stuart M. Phillips

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSarcopeniaLean body massMedicinePhysical therapyPlaceboLeg pressCreatineStrength trainingNutritional SupplementationCreatine MonohydrateIngredientSports nutritionInternal medicineResistance trainingAthletesBody weight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reductions in muscle mass and strength with age (sarcopenia) increase the risk for falls, metabolic disorders, and the need for assisted living. Nutrition and exercise interventions are effective in combating sarcopenia. A number of nutrition supplements have been shown to be ‘anti‐sarcopenic’ in their action as isolated compounds but they have never been combined. The objective of this double‐blind randomized controlled study was to evaluate whether daily consumption of a protein‐based, multi‐ingredient nutritional supplement would result in (i) gains in strength and lean body mass independent of exercise; and (ii) enhance exercise‐mediated improvements in these outcomes in a group of healthy older men. Forty‐nine men (age: 73 ± 1 years; BMI: 28.5 ± 0.7 kg/m 2 ) were randomized to 20 weeks of nutrition supplementation (SUPP n=25; whey protein, creatine, vitamin D, calcium, and fish oil twice daily) or placebo (PLB n=24; carbohydrate twice daily). Following 6 weeks of supplementation (Phase 1: SUPP/PLB), subjects undertook a 12‐week progressive exercise training program consisting of resistance exercise and high‐intensity interval training (Phase 2: SUPP/PLB+EX). Dynamic strength (1 repetition maximum [1RM]) for all training exercises and whole body lean mass (WBLM; via dual‐energy x‐ray absorptiometry [DXA]) were evaluated at weeks 0 (baseline), 7 (Phase 1: SUPP/PLB only), and 20 (Phase 2: SUPP/PLB+EX). Data were analyzed using a linear mixed model with treatment and time as factors. Results are presented as mean ± SEM. Unless otherwise stated, p‐values refer to changes over time within each treatment group. Between weeks 0–7 (Phase 1: SUPP/PLB only), subjects in the SUPP group demonstrated substantial gains in strength (Δ ∑1RM: +14 ± 4 kg, p=0.001) and lean mass (Δ WBLM: +1.2 ± 0.3 kg, p=0.001), whereas no change in either outcome was observed in the PLB group (Δ ∑1RM: +3 ± 2 kg, p=1.000; Δ WBLM: −0.1 ± 0.2 kg, p=1.000). With the addition of exercise training (Phase 2: SUPP/PLB+EX), upper body strength increased to a greater degree in the SUPP group (Δ ∑ upper body 1RM: +13 ± 2 kg, p<0.001) compared to the PLB group (Δ ∑ upper body 1RM: +9 ± 2 kg, p<0.001). At baseline and week 7, we observed no difference in strength between SUPP and PLB. However, upon completion of the exercise training program upper body strength was greater in the SUPP group when compared to the PLB group (∑ upper body 1RM at week 20: 119 ± 4 vs. 109 ± 5 kg, p=0.039). Exercise training did not induce further improvements in lean mass in either group (SUPP Δ WBLM: +0.5 ± 0.2 kg, p=0.576; PLB, Δ WBLM: +0.3 ± 0.3 kg, p=0.982). We conclude that the multi‐ingredient nutritional supplement was effective in stimulating gains in strength, as well as gains in lean mass comparable to those observed following longer‐term, intensive resistance exercise training regimens in older men. This proof‐of‐principle study demonstrates that a multi‐pronged nutritional approach, combined with an exercise training program that targets both strength and body composition, is advantageous in attenuating the effects of sarcopenia in aging. Support or Funding Information This work was supported by the Labarge Optimal Aging Initiative.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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