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Enregistrement W3029725152 · doi:10.1186/s12970-020-00357-6

Multi-ingredient pre-workout supplementation changes energy system contribution and improves performance during high-intensity intermittent exercise in physically active individuals: a double-blind and placebo controlled study

2020· article· en· W3029725152 sur OpenAlexaff
Caíque Figueiredo, Fábio Santos Lira, Fabrí­cio Eduardo Rossi, François Billaut, Rodrigo Loschi, Camila S. Padilha

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Society of Sports Nutrition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésMedicinePlaceboVO2 maxTime trialAerobic exerciseRunning economyPhysical therapyHigh-intensity interval trainingInternal medicineAnimal scienceCardiologyBlood pressureHeart rateBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Nutritional ergogenic aids are commonly used to boost physiological adaptations to exercise and promote greater fitness gains. However, there is a paucity of data about multi-ingredient pre-workout supplementation (MIPS). Therefore, the aim of the present study was to investigate the acute effects of MIPS on the oxidative, glycolytic and ATP-CP energy systems contribution, time spent above 90% V̇O2max (T90% V̇O2max), excess post-exercise oxygen consumption (EPOC) magnitude, number of efforts and time to exhaustion during a high-intensity interval exercise (HIIE) session.Methods Twelve physically-active and healthy men completed the HIIE sessions that involved running bouts of 15 s on the treadmill at 120% of the maximum aerobic speed (MAS), interspersed with 15 s of passive recovery. Blood lactate was collected at immediately post, 3, 5, and 7 min post exercise. The contribution of ATP-CP, glycolytic and oxidative systems was analyzed at rest, during the HIIE sessions and for 20 min post. Performance variables (time to exhaustion, number of efforts) and oxygen consumption were also analyzed.Results MIPS significantly increased the number of efforts performed (MIPS: 41 ± 10 vs Placebo: 36 ± 12, p = 0.0220) and time to exhaustion (MIPS: 20.1 ± 6 min vs Placebo: 17 ± 5 min, p = 0.0226). There was no difference between supplements for both T90% V̇O2max (p = 0.9705) and EPOC (p = 0.4930). Consuming MIPS significantly increased the absolute oxidative energy system contribution by 23.8% (p = 0.0163) and the absolute ATP-CP contribution by 28.4% (p = 0.0055) compared to placebo. There was only a non-significant tendency for a higher glycolytic system contribution after MIPS ingestion (p = 0.0683).Conclusion Acute MIPS ingestion appears effective at increasing both aerobic and anaerobic alactic energy contribution and time to exhaustion during a HIIE protocol.

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)0,001
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: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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