Common questions and misconceptions about creatine supplementation: what does the scientific evidence really show?
Notice bibliographique
Résumé
Supplementing with creatine is very popular amongst athletes and exercising individuals for improving muscle mass, performance and recovery. Accumulating evidence also suggests that creatine supplementation produces a variety of beneficial effects in older and patient populations. Furthermore, evidence-based research shows that creatine supplementation is relatively well tolerated, especially at recommended dosages (i.e. 3-5 g/day or 0.1 g/kg of body mass/day). Although there are over 500 peer-refereed publications involving creatine supplementation, it is somewhat surprising that questions regarding the efficacy and safety of creatine still remain. These include, but are not limited to: 1. Does creatine lead to water retention? 2. Is creatine an anabolic steroid? 3. Does creatine cause kidney damage/renal dysfunction? 4. Does creatine cause hair loss / baldness? 5. Does creatine lead to dehydration and muscle cramping? 6. Is creatine harmful for children and adolescents? 7. Does creatine increase fat mass? 8. Is a creatine 'loading-phase' required? 9. Is creatine beneficial for older adults? 10. Is creatine only useful for resistance / power type activities? 11. Is creatine only effective for males? 12. Are other forms of creatine similar or superior to monohydrate and is creatine stable in solutions/beverages? To answer these questions, an internationally renowned team of research experts was formed to perform an evidence-based scientific evaluation of the literature regarding creatine supplementation.
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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 | 0,155 | 0,415 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,010 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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 ».