Caffeine, exercise physiology, and time-trial performance: no effect of <i>ADORA2A</i> or <i>CYP1A2</i> genotypes
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study was to investigate the influence of ADORA2A and CYP1A2 genotypes on the physiological and ergogenic effects of caffeine. Sixty-six male cyclists were screened for ADORA2A and CYP1A2 genotypes; with 40 taking part subsequently in a randomised, double-blind, placebo-controlled study. Trial 1 was used to establish the oxygen uptake−power output relationship and maximal oxygen uptake. In trials 2 and 3, participants ingested 5 mg·kg−1 of caffeine or placebo 1 h before completing a submaximal incremental cycling test, followed by a time-trial (∼30 min). Relative to placebo, caffeine led to a significant reduction in time to complete the time-trial (caffeine: 29.7 ± 1.8 min; placebo: 30.8 ± 2.3 min); but there was no effect of genotype. During submaximal exercise, caffeine reduced mean heart rate by 2.9 ± 3.7 beats·min−1, with effects dissipating as exercise intensity increased. Caffeine also significantly reduced perceived exertion by 0.5 ± 0.8, and increased blood lactate by 0.29 ± 0.42 mmol·L−1, respiratory exchange ratio by 0.013 ± 0.032, and minute ventilation by 3.1 ± 6.8 L·min−1. Nonetheless, there were no supplement × genotype interactions. In conclusion, caffeine influences physiological responses to submaximal exercise and improves time-trial performance irrespective of ADORA2A or CYP1A2 genotypes. Novelty: Caffeine affects physiological responses at rest and during submaximal exercise independent of ADORA2A or CYP1A2 genotypes. Variability in the effect of caffeine on time-trial performance is not explained by ADORA2A or CYP1A2 genotypes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».