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Enregistrement W2963844114 · doi:10.3390/nu11071685

Initial Dietary Protein Intake Influence Muscle Function Adaptations in Older Men and Women Following High-Intensity Interval Training Combined with Citrulline

2019· article· en· W2963844114 sur OpenAlexaff
Fanny Buckinx, Vincent Marcangeli, Lívia Pinheiro Carvalho, Maude Dulac, Guy Hajj Boutros, Gilles Gouspillou, Pierrette Gaudreau, José A. Morais, Philippe Noirez, Mylène Aubertin‐Leheudre

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular and exercise physiology
Établissements canadiensMcGill University Health CentreCentre Hospitalier de l’Université de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInterval trainingMedicineInternal medicineHigh-intensity interval trainingEndocrinologySarcopeniaPlaceboFunctional trainingAnimal scienceMuscle strengthPhysical therapyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study evaluates whether the initial amount of dietary protein intake could influence the combined effect of high-intensity interval training (HIIT) and citrulline (CIT), or HIIT alone, on body composition, muscle strength, and functional capacities in obese older adults. Methods: Seventy-three sedentary obese older men and women who completed a 12-week elliptical HIIT program with double-blinded randomized supplementation of CIT or placebo (PLA) were divided into four groups according to their initial protein intake (CIT–PROT+: n = 21; CIT–PROT−: n = 19; PLA–PROT+: n = 19; PLA–PROT−: n = 14). Body composition (fat and fat-free masses), handgrip (HSr) strength, knee extensor (KESr) strength, muscle power, and functional capacities were measured pre-intervention and post-intervention. Results: Following the intervention, the four groups improved significantly regarding all the parameters measured. For the same initial amount of protein intake, the CIT–PROT− group decreased more gynoid fat mass (p = 0.04) than the PLA–PROT− group. The CIT–PROT+ group increased more KESr (p = 0.04) than the PLA–PROT+ group. In addition, the CIT–PROT− group decreased more gynoid FM (p = 0.02) and improved more leg FFM (p = 0.02) and HSr (p = 0.02) than the CIT–PROT+ group. Conclusion: HIIT combined with CIT induced greater positive changes than in the PLA groups. The combination seems more beneficial in participants consuming less than 1 g/kg/d of protein, since greater improvements on body composition and muscle strength were observed.

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: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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