Effects of Creatine and Caffeine Supplementation During Resistance Training on Body Composition, Strength, Endurance, Rating of Perceived Exertion and Fatigue in Trained Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
The primary purpose was to determine the separate and combined effects of creatine and caffeine supplementation during resistance training on body composition and muscle performance in trained young adults. Twenty-eight participants were randomized to supplement with creatine and caffeine (CR-CAF; n = 9, 22 ± 4 years; 0.1 g·kg−1·d−1 of creatine monohydrate + 3 mg·kg−1·d−1 of caffeine anhydrous micronized powder); creatine (CR; n = 7, 22 ± 4 years, 0.1 g·kg−1·d−1 of creatine + 3 mg·kg−1·d−1 of micronized cellulose), caffeine (CAF; n = 6, 19 ± 1 years, 3 mg·kg−1·d−1 of caffeine + 0.1 g·kg−1·d−1 of maltodextrin) or placebo (PLA; n = 6, 23 ± 7 years, 0.1 g·kg−1·d−1 of maltodextrin + 3 mg·kg−1·d−1 micronized cellulose) one hour prior to performing resistance training for 6 weeks. Before and after training and supplementation, fat-free and fat mass (air-displacement plethysmography), muscle thickness (elbow and knee flexors and extensors; ultrasound), muscle strength (1-repetition maximum [1-RM] for the leg press and chest press), and endurance (one set of repetitions to volitional fatigue using 50% baseline 1-RM for leg press and chest press) were assessed. There was a group x time interaction (p = 0.049) for knee extensor muscle thickness with CR experiencing an increase over time with no changes in the other groups. There were no other between group differences for any variable. In conclusion, creatine supplementation and resistance training results in a small improvement in knee extensor muscle accretion in trained young adults.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».