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Enregistrement W3135692987 · doi:10.3390/nu13030877

Creatine Supplementation in Women’s Health: A Lifespan Perspective

2021· review· en· W3135692987 sur OpenAlexaff
Abbie E. Smith‐Ryan, Hannah E. Cabre, Joan M. Eckerson, Darren G. Candow

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreatinePhosphocreatineCreatine MonohydrateInternal medicineEndocrinologyMoodMedicineMenopausePhysiologyPlaceboEnergy metabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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