The Effects Of Beetroot And Tart Cherry Supplementation On Repeated Sprint Performance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: In recent years, sports supplements have been of interest to athletes as a possible way to increase performance. Two supplements of high interest are beetroot (BR) and tart cherry (TC) juice. BR is known to have an ergogenic effect due to its high nitrate contents, helping to vasodilate blood vessels in times of low oxygen availability. TC is known for its anti-oxidative and anti-inflammatory properties, which is shown to benefit athletes as well. Therefore, this study aimed to investigate whether beetroot and tart cherry supplementation would improve repeated sprint performance in healthy individuals. METHODS: Using a randomized cross-over, double-blind, placebo-controlled design, 12 healthy individuals ( 4 females and 8 males, 24.4 ± 2.7 years) were consumed BR, TC, and placebo capsules separately to determine the effects of these supplements on repeated sprint cycling performance. Participants completed a baseline sprint test, including a 5-minute warm-up, followed by six 10 second sprints (6x10) interspersed by a minute passive recovery. Participants received capsule contained 500mg of powder. In total, 2000mg of BR, TC, and placebo were separately consumed for four days prior to testing day. Peak power (W) and average power (W) were measured using Monark bike instrument data. Blood pressure was taken before and following the test. Lactate testing was done prior to the test, immediately after, as well as 10 minutes following the cycling sprint protocol. RESULTS: Results showed that the average power was significantly higher in BR (491.5±78 W) and TC (497±82 W) against PL (477±90 W), while no difference was found between BR and TC conditions. Furthermore, the lactate level at 10 minutes following the test was significantly lower in BR (10.3±0.67 mmol/l) versus TC (11.08±1.23 mmol/l) and PL (11.6±1.12 mmol/l) conditions. There was no significant difference among TC, BR, and PL on peak power. CONCLUSIONS: Our results indicate that while BR and TC supplementation both improved performance at the 10-s repeated cycling sprint, this improvement was only accompanied by differences in lactate levels after the protocol in response to BR supplementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».