Creatine Supplementation in Women’s Health: A Lifespan Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Despite extensive research on creatine, evidence for use among females is understudied. Creatine characteristics vary between males and females, with females exhibiting 70–80% lower endogenous creatine stores compared to males. Understanding creatine metabolism pre- and post-menopause yields important implications for creatine supplementation for performance and health among females. Due to the hormone-related changes to creatine kinetics and phosphocreatine resynthesis, supplementation may be particularly important during menses, pregnancy, post-partum, during and post-menopause. Creatine supplementation among pre-menopausal females appears to be effective for improving strength and exercise performance. Post-menopausal females may also experience benefits in skeletal muscle size and function when consuming high doses of creatine (0.3 g·kg−1·d−1); and favorable effects on bone when combined with resistance training. Pre-clinical and clinical evidence indicates positive effects from creatine supplementation on mood and cognition, possibly by restoring brain energy levels and homeostasis. Creatine supplementation may be even more effective for females by supporting a pro-energetic environment in the brain. The purpose of this review was to highlight the use of creatine in females across the lifespan with particular emphasis on performance, body composition, mood, and dosing strategies.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».