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Enregistrement W2954287672 · doi:10.1249/01.mss.0000562858.50715.ec

Does Exclusive Consumption of Plant-based Dietary Protein Impair Resistance Training-induced Muscle Adaptations?

2019· article· en· W2954287672 sur OpenAlexaff
Victoria Hevia-Larraín, Igor Longobardi, Rosa Maria Rodrigues Pereira, Guilherme Giannini Artioli, Stuart M. Phillips, Bruno Gualano, Hamilton Roschel

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnabolismLean body massResistance trainingSarcopeniaSkeletal muscleLeucineMedicineInternal medicineMuscle strengthAnimal scienceStrength trainingBiologyEndocrinologyFood scienceAmino acidBody weightPhysical therapyBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary protein consumption maximizes the anabolic response during resistance training (RT) by triggering muscle protein synthesis and providing the indispensable amino acids for a net positive protein balance. Leucine is considered the key amino acid in this process, suggesting that differences in protein quality may influence RT-induced gains in muscle mass and strength. In this respect, despite acute evidence on lower anabolic properties of plant- vs. animal-based protein, the effects of an exclusive plant-based dietary protein diet on RT-induced adaptations are currently unknown. PURPOSE: To investigate the impact of dietary protein source (plant- vs. mixed diet-based protein) on RT-induced changes in muscle mass and strength in total protein-matched young healthy men. METHODS: Nineteen vegan (VEG 26±5 y; 72.7±7.1 kg, 1.78±0.05 m) and nineteen omnivorous (OMN 26±4 y; 73.3±7.8 kg, 1.76±0.06 m) physically active young men were enrolled in a 12-week, twice weekly, lower-limb RT program. Daily protein intake was adjusted to 1.6g/kg/day in both groups via supplementing either soy (VEG) or whey (OMN) protein. Leg lean mass (LLM, by DXA) and lower-limb maximal strength (leg-press one-repetition-maximum, 1-RM) were determined PRE and POST intervention. Six 24-hour dietary recalls were performed at baseline (for habitual protein intake determination) and three during the intervention, for monitoring purposes. RESULTS: Significant increases in LLM were observed in both VEG (PRE=18.9±2.2 kg and POST=20.1±2.2 kg, ∆%=6.4±5.8 %, p<0.0001) and OMN (PRE=19.1±2.4 kg and POST=20.3±2.7 kg, ∆%=6.1±3.9 %, p<0.0001). Similarly, 1-RM was significantly increased in both VEG (PRE=258±59 kg and POST=354±81 kg, ∆%=38.1±15.9 %, p<0.0001) and OMN (PRE=261±63 kg and POST=381±73 kg, ∆%=49.0±21.6 %, p<0.0001). No group by time interactions were found. Finally, total protein intake was similar between groups (VEG=1.68±0.14g/kg/d and OMN=1.72±0.10g/kg/d, p=0.30). CONCLUSION: A higher protein-content (~1.6g/kg/day) exclusive plant-based (including soy) protein diet is similarly effective as a mixed-diet in supporting RT-induced muscle adaptations, suggesting that total protein, rather than protein quality, may be more important for muscle adaptation in young individuals. Supported by FAPESP grant 2016/22083-3.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,248 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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