The Glycemic Index of Sport Nutrition Bars Affects Performance and Metabolism During Cycling and Next‐Day Recovery
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Notice bibliographique
Résumé
Low-glycemic index carbohydrates are potentially better for endurance performance as they result in greater fat oxidation and lower carbohydrate oxidation due to lower insulin release. We compared the effects of pre-exercise feeding with a low-glycemic index lentil-based sports nutrition bar, a commercially-available sports nutrition bar with moderate-glycemic index, and a non-caloric placebo on metabolism and performance during endurance cycling (Trial 1). Using a randomized, counterbalanced, crossover design, endurance-trained individuals (n = 11; eight males; 26 ± 6y; VO2peak 51.4 ± 1.6 mL/kg/min) consumed 1.5 g/kg available carbohydrate from a lentil bar and a moderate-glycemic index bar, as well as a placebo, 1h before endurance cycling (75 min at 65% VO2peak, followed by a 7 km time trial). We also compared post-exercise consumption of the low-glycemic index bar with another moderate-glycemic index bar on next-day exercise performance as an assessment of recovery (Trial 2). In Trial 1, fat or carbohydrate oxidation rates were not different between the bar conditions (p > 0.05). Blood lactate was lower during the low- versus the moderate-glycemic index condition after 75 minutes of cycling (2.6 versus 4.0 mmol/L, p < 0.05) and at the end of the time trial (7.4 versus 9.1 mmol/L, p < 0.05). Time trial performance improved (p < 0.05) after consumption of the low- (574 ± 55 s) and moderate-glycemic index (583 ± 59 s) bars compared to the placebo (619 ± 81 s). In Trial 2 (next-day recovery), performance improved (p < 0.05) with the low-glycemic index bar (547 ± 42 s) compared to the moderate-glycemic index bar (569 ± 42 s) and the placebo (566 ± 34 s). Low- and moderate-glycemic index sports nutrition bars improved cycling exercise performance; however, only the low-glycemic index bar improved next day performance.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle