Four Days of Blueberry Powder Supplementation Lowers the Blood Lactate Response to Running But Has No Effect on Time-Trial Performance
Notice bibliographique
Résumé
Blueberries are abundant with anthocyanins possessing antioxidant and anti-inflammatory properties. As these properties combat fatigue and promote recovery, blueberry supplementation may enhance performance and recovery. Thus, the objectives were to examine the effects of two blueberry supplementation protocols on running performance, physiological responses, and short-term recovery. Using a randomized, double-blind, placebo (PLA)-controlled crossover design, 14 runners completed an 8-km time trial (TT) after supplementation with 4 days of blueberries (4DAY), 4 days of a PLA, or 2 days of placebo followed by 2 days of blueberries (2DAY). Heart rate and ratings of perceived exertion were monitored during the TT. Blood lactate, vertical jump, reactive strength index, and salivary markers were assessed before and after. No significant differences were observed for time to complete the TT (PLA: 3,010 ± 459 s; 2DAY: 3,014 ± 488 s; 4DAY: 3,011 ± 423 s), heart rate, ratings of perceived exertion, or any of the salivary markers. An interaction effect (p = .027) was observed for blood lactate, with lower post-TT concentrations in 4DAY (5.4 ± 2.0 mmol/L) than PLA (6.6 ± 2.5 mmol/L; p = .038) and 2DAY (7.4 ± 3.4 mmol/L; p = .034). Post-TT decreases in vertical jump height were not different, whereas the decline in reactive strength index was less following 4DAY (-6.1% ± 13.5%) than the other conditions (PLA: -12.6% ± 10.1%; 2DAY: -11.6% ± 11.5%; p = .038). Two days of supplementation did not influence performance or physiological stress. Although 4 days of supplementation did not alter performance, it blunted the increase in blood lactate, perhaps reflecting altered lactate production and/or clearance, and offset the decrease in dynamic muscle function post-TT, as indicated by the reactive strength index differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».