Three Weeks Daily Intake of Matcha Green Tea Powder Affects Substrate Oxidation during Moderate-Intensity Exercise in Females
Notice bibliographique
Résumé
Artificial green tea extracts may enhance exercise-induced fat oxidation. Natural Matcha green tea consumption involves the ingestion of the powdered green tea leaves. We examined the effects of three weeks daily intake of Matcha green tea powder on substrate oxidation during moderate-intensity exercise in females. Females with a regular menstrual cycle (n = 12, age: 28 ± 10 yr, body mass: 69 ± 17 kg, height: 163 ± 6 cm) volunteered to complete an incremental walking test to determine the individual moderate exercise intensity (four metabolic equivalent) for the subsequent 30-min treadmill walk. The study had a randomized placebo-controlled cross-over design with participants tested between day 9 and 11 of the menstrual cycle (follicular phase). Participants consumed 3x1 gram capsules of Matcha premium grade, (OMGTea Ltd, UK) per day for three weeks, with the final dose (1 gram) two hours before the 30-min walk (walking speed: 5.8 ± 0.4 km·h−1). Matcha had no effect on physiological responses (e.g. heart rate, placebo: 127 ± 14; Matcha: 124 ± 14 beats·min−1, p = 0.154), but resulted in lower respiratory exchange ratio (placebo: 0.872 ± 0.040; Matcha: 0.839 ± 0.035) (p = 0.033), higher fat oxidation by 35 ± 47% (placebo: 0.21 ± 0.08; Matcha: 0.26 ± 0.06 g·min−1) (p = 0.034), and lower carbohydrate oxidation (placebo: 0.75 ± 0.21; Matcha: 0.60 ± 0.18 g·min−1) (p = 0.048) during the 30-min moderate-intensity walk. Energy expenditure was similar for both conditions. There was no significant correlation between body fat % and the absolute or relative change in Matcha-induced fat oxidation during exercise. Continuous intake of Matcha green tea effects exercise-induced metabolic responses by enhancing fat oxidation during moderate-intensity exercise in adult females, seemingly independent of body composition.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 ».