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Enregistrement W2921818426 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.421.7

The Effect of a Low‐Glycemic Index Pulse‐Based Diet on Performance and Body Composition in Soccer Players

2016· article· en· W2921818426 sur OpenAlexaffabout
Eliran Mizelman, Philip D. Chilibeck, Abdullah Hanifi, Mojtaba Kaviani, Eric Brenna, Gordon A. Zello

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycemic indexGlycemicPulse (music)MealMedicineGlycemic loadAnimal scienceBody mass indexFood scienceInsulinChemistryEndocrinologyInternal medicineBiologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low‐glycemic index foods, such as pulses (i.e. lentils, peas, chickpeas, beans), have potential to improve endurance exercise performance because they do not induce a large release of insulin; this allows greater fat oxidation and preservation of muscle glycogen during endurance exercise. In addition to containing low‐glycemic index carbohydrate, pulses are a good source of protein and contain low levels of fat; therefore, they have potential to improve body composition. The objective of our study was to determine the effect of a one‐month pulse‐based diet on endurance performance and body composition in soccer players. Seventeen soccer players (11 females) who were university or city‐league players were randomized to consume their regular diet or were given a pulse‐based diet (i.e. 25% of daily caloric intake, as calculated from 3‐d food logs, was given as pulses, including beans, lentils, chickpeas, or peas) for one month, followed by a wash‐out of 2 weeks, and then the opposite diet for another month. Before and after each one‐month phase body composition was assessed by dual energy X‐ray absorptiometry. During each diet phase soccer performance was assessed as distance the players were able to cover during games by a global positioning system (Catapult Sports Optimeye X5). An hour before each game, players consumed 1.0 g available carbohydrate per kg of body mass, from either a pulse‐based sport nutrition bar (i.e. during the pulse‐diet phase) or a commercially‐available high‐glycemic index sport nutrition bar (i.e. during the regular diet phase). Distance covered during games was analyzed by magnitude‐based inferences, assuming a smallest substantial change in distance of 102 meters, based on game‐to‐game variability in distance covered. Results Male soccer players significantly decreased percent body fat during the pulse‐based diet phase (14.3 SD 2.2 to 13.4 SD 2.2%) compared to the regular‐diet phase (13.7 SD 2.1 to 14.1 SD 2.2%) (p=0.01); whereas, change in percent body fat was not different for females between the two diet phases (i.e. 24.5 SD 3.4 to 23.2 SD 4.3% during the pulse diet phase vs. 24.0 SD 3.8 to 23.1 SD 4.6% during the regular diet phase). During the pulse diet phase the soccer players covered an average of 9590 SD 1450 m during 90‐minutes of match time compared to 9360 SD 1471 m during the regular diet phase. The mean difference in distance covered between the pulse diet and regular diet phase (230 m, 90% CI −206 to 667 m) represents a 70% chance that the pulse diet was superior to the regular diet for increasing distance covered per game. We conclude that a pulse‐based diet improves body composition in male, but not female soccer players and that a pulse‐based diet may allow players to run a greater distance during soccer matches. Support or Funding Information Supported by the Saskatchewan Pulse Growers and the Western Grains Research Foundation

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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