The Effect of a Multi-ingredient Supplement on Resistance Training–induced Adaptations
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Resistance exercise training (RET) induces muscle hypertrophy that, when combined with co-temporal protein ingestion, is enhanced. However, fewer studies have been conducted when RET is combined with multi-ingredient supplements. PURPOSE: We aimed to determine the effect of a high-quality multi-ingredient nutritional supplement (SUPP) versus an isonitrogenous (lower protein quality), isoenergetic placebo (PL) on RET-induced gains in lean body mass (LBM), muscle thickness, and muscle cross-sectional area (CSA). We hypothesized that RET-induced gains in LBM and muscle CSA would be greater in SUPP versus PL. METHODS: In a double-blind randomized controlled trial, 26 (13 male, 13 female) healthy young adults (mean ± SD, 22 ± 2 yr) were randomized to either the SUPP group (n = 13; 20 g whey protein, 2 g leucine, 2.5 g creatine monohydrate, 300 mg calcium citrate, 1000 IU vitamin D) or the PL group (n = 13; 20 g collagen peptides, 1.4 g alanine, 0.6 g glycine) groups, ingesting their respective supplements twice daily. Measurements were obtained before and after a 10-wk linear progressive RET program. RESULTS: Greater increases in LBM were observed for SUPP versus PL (SUPP: +4.1 ± 1.3 kg, PL: +2.8 ± 1.7 kg, P < 0.05). No additive effect of the supplement could be detected on vastus lateralis muscle CSA, but SUPP did result in increased biceps brachii muscle CSA and thickness (P < 0.05). CONCLUSIONS: We conclude that when combined with RET, the consumption of SUPP increased LBM and upper-body CSA and thickness to a greater extent than to that observed in the PL group of healthy young adults.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».