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Enregistrement W3045258142 · doi:10.1055/a-1088-5388

Capsaicin Supplementation during High-intensity Continuous Exercise: A Double-blind Study

2020· article· en· W3045258142 sur OpenAlexaff
Camila S. Padilha, François Billaut, Caíque Figueiredo, Valéria Leme Gonçalves Panissa, Fabrí­cio Eduardo Rossi, Fábio Santos Lira

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHeart Rate Variability and Autonomic Control
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeart rateMedicinePlaceboInternal medicineCapsaicinPerceived exertionBlood lactateIntensity (physics)CardiologyEndocrinologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To investigate the effect of acute capsaicin (CAP) supplementation on time to exhaustion, physiological responses and energy systems contribution during continuous high-intensity exercise session in runners. Fifteen recreationally-trained runners completed two randomized, double-blind continuous high-intensity exercises at the speed eliciting 90% V̇O2peak (90% s V̇O2peak), 45 minutes after consuming capsaicin or an isocaloric placebo. Time to exhaustion, blood lactate concentration, oxygen consumption during and 20-min post-exercise, energy systems contribution, time to reach V̇O2peak, heart rate and the rate of perceived exertion (RPE) were evaluated. There was no significant difference between conditions for time to reach V̇O2peak (CAP:391.71±221.8 vs. PLA:298.20±174.5 sec, ES:0.58, p=0.872), peak lactate (CAP:7.98±2.11 vs. PLA:8.58±2.15 µmol, ES:−0.28, p=0.257), time to exhaustion (CAP:654.28±195.44 vs. PLA:709.20±208.44 sec, ES:−0.28, p=0.462, end-of-exercise heart rate (CAP:177.6±14.9 vs. PLA:177.5±17.9 bpm, ES:−0.10, p=0.979) and end-of-exercise RPE (CAP: 19±0.8 vs. PLA: 18±2.4, ES: 0.89, p=0.623). In conclusion, acute CAP supplementation did not increase time to exhaustion during high-intensity continuous exercise nor alter physiological responses in runners.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,241
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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