Leucine metabolites do not induce changes in phase angle, bioimpedance vector analysis patterns, and strength in resistance trained men
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to assess the effects of off-the-shelf leucine metabolite supplements on phase angle (PhA), bioimpedance vector analysis (BIVA) patterns and strength during an 8-week resistance training protocol. Fifty-three male participants were allocated into 4 groups: α-hydroxyisocaproic acid (n = 12, age = 30.9 ± 9.3 years), β-hydroxy-β-methylbutyrate free acid (n = 12, age = 31.0 ± 9.3 years), calcium β-hydroxy-β-methylbutyrate (n = 15, age = 32.1 ± 5.2 years) or placebo (n = 14, age = 28.9 ± 6.6 years). Bioimpedance parameters and 1-repetition maximum (1RM) for back squat and bench press were assessed at baseline and at the end of weeks 4 and 8. Additionally, fat-free mass and fat mass were evaluated by dual-energy X-ray absorptiometry. No statistically group by time interactions were found, even adjusting for age. PhA and vector did not change over the training period, while time-dependent increases were observed for 1RM back squat and 1RM bench press. A direct association was observed between PhA and 1RM bench press changes (whole sample), while PhA and strength were correlated throughout the study, even when adjusting for fat-free mass and percentage of fat mass. Leucine metabolites have no effect on PhA, BIVA patterns or strength during an 8-week resistance training program, in resistance trained subjects. The trial was registered at ClincicalTrials.gov: NCT03511092. Novelty: Supplementation with leucine metabolites is not a supplementation strategy that improves bioelectrical phase angle, cellular health, and strength after an 8-week resistance training program. When consuming a high protein diet, none of the α-hydroxyisocaproic acid, β-hydroxy-β-methylbutyrate free acid, and calcium β-hydroxy-β-methylbutyrate metabolites resulted in an ergogenic effect in resistance trained men.
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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 | 0,001 |
| 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 ».