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Enregistrement W2921705899 · doi:10.1002/jcsm.12394

Protein supplementation improves lean body mass in physically active older adults: a randomized placebo‐controlled trial

2019· article· en· W2921705899 sur OpenAlexfundno aff
Thijs M.H. Eijsvogels, Coen C. W. G. Bongers, Astrid M. Horstman, Silvie Timmers, C.P.G.M. de Groot, Maria T. E. Hopman

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTopconsortium voor Kennis en InnovatieAgriculture and Agri-Food Canada
Mots-clésMedicineLean body massPlaceboIsometric exerciseCardiorespiratory fitnessInterquartile rangeInternal medicinePhysical therapyRandomized controlled trialSarcopeniaEndocrinologyBody weightPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background An inadequate protein intake may offset the muscle protein synthetic response after physical activity, reducing the possible benefits of an active lifestyle for muscle mass. We examined the effects of 12 weeks of daily protein supplementation on lean body mass, muscle strength, and physical performance in physically active older adults with a low habitual protein intake (<1.0 g/kg/day). Methods A randomized double‐blinded controlled trial was performed among 116 physically active older adults [age 69 (interquartile range: 67–73) years, 82% male] who were training for a 4 day walking event of 30, 40, or 50 km/day. Participants were randomly allocated to either 31 g of milk protein or iso‐caloric placebo supplementation for 12 weeks. Body composition (dual‐energy X‐ray absorptiometry), strength (isometric leg extension and grip strength), quadriceps contractile function, and physical performance [Short Physical Performance Battery, Timed Up‐and‐Go test, and cardiorespiratory fitness (Åstrand–Rhyming submaximal exercise test)] were measured at baseline and after 12 weeks. We assessed vitamin D status and markers of muscle damage and renal function in blood and urine samples before and after intervention. Results A larger increase in relative lean body mass was observed in the protein vs. placebo group (∆0.93 ± 1.22% vs. ∆0.44 ± 1.40%, PInteraction = 0.046). Absolute and relative fat mass decreased more in the protein group than in the placebo group (∆−0.90 ± 1.22 kg vs. ∆−0.31 ± 1.28 kg, PInteraction = 0.013 and ∆−0.92 ± 1.19% vs. ∆−0.39 ± 1.36%, PInteraction = 0.029, respectively). Strength and contractile function did not change in both groups. Gait speed, chair‐rise ability, Timed Up‐and‐Go, and cardiorespiratory fitness improved in both groups (P < 0.001), but no between‐group differences were observed. Serum urea increased in the protein group, whereas no changes were observed in the placebo group (PInteraction < 0.001). No between‐group differences were observed for vitamin D status, muscle damage, and renal function markers. Conclusions In physically active older adults with relatively low habitual dietary protein consumption, an improvement in physical performance, an increase in lean body mass, and a decrease in fat mass were observed after walking exercise training. A larger increase in relative lean body mass and larger reduction in fat mass were observed in participants receiving 12 weeks of daily protein supplementation compared with controls, whereas this was not accompanied by differences in improvements between groups in muscle strength and physical performance.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,233 · 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 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

Citations97
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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