The Impact of Individualizing Sodium Bicarbonate Supplementation Strategies on World-Class Rowing Performance
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary meta-analyses have generally demonstrated a positive effect of sodium bicarbonate (NaHCO3) supplementation on exercise performance. However, despite these claims, there is limited data on contrasting individualized and standardized timing of NaHCO3 ingestion prior to exercise to further enhance performance outcomes. Purpose: To determine whether NaHCO3 ingestion timing impacts 2000-m rowing time-trial (TT) performance in elite-level rowers (Senior National team including Olympic/World Championships level) adhering to their own individualized pre-race strategies (e.g. nutrition, warm-up, etc.). Methods: Twenty three (n = 23) rowers across two research centers (using the exact same methods/protocols) completed three trials: NaHCO3 loading profile at rest to determine the individual’s time-to-peak bicarbonate concentration [HCO3-], followed by two randomized 0.3 g·kgBM-1 NaHCO3 supplementation experimental trials conducted at different time points (consensus timing (CON): TT performed 60 min post-NaHCO3 ingestion; and individualized peak (IP): TT performed at the rower’s individual peak [HCO3-] determined from the profiling trial post-NaHCO3 ingestion). Results: There was a significant mean difference of +2.9 (± 0.4) mmol·L-1 HCO3- for IP vs. CON (95% CI 2.0 to 3.8 mmol·L-1); p = 0.02; d = 1.08) at pre warm-up, but not immediately prior to the TT (post warm-up). Performance times were significantly different between IP (367.0 ± 10.5 s) versus CON (369.0 ± 10.3 s); p = 0.007; d = 0.15). Conclusions: The present study demonstrated a small but significant performance effect of an individualized NaHCO3 ingestion strategy. Similarities after warm-up between pre-TT sHCO3- values (CON ~ + 5.5 mmol·L-1; IP ~ + 6 mmol·L-1), however, would suggest this effect was not a result of any meaningful differences in blood alkalinity.
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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 | 0,000 | 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 ».