Blueberry supplementation reduces the blood lactate response to running in normobaric hypoxia but has no effect on performance in recreational runners
Notice bibliographique
Résumé
Background Blueberries are concentrated with anthocyanins possessing antioxidant properties. As these properties counter fatigue, blueberry supplementation may improve performance and recovery, particularly in hypoxia, where oxidative stress is elevated.Methods This study examined the effects of blueberry supplementation on running performance, physiological responses, and recovery in normobaric hypoxia. Eleven experienced runners completed a 30-minute time-trial (TT) in normobaric hypoxia (%O2 = 15.5 %) on separate days after supplementation with four days of blueberries (BLU) or four days of placebo (PLA). Heart rate (HR), oxygen saturation (SaO2) and ratings of perceived exertion (RPE) were monitored during the TT. Blood lactate and fraction of exhaled nitric oxide (FENO) were assessed pre-TT, post-TT, and during recovery.Results No significant differences were observed in the distance run during the TT, HR, SaO2, and RPE. The post-TT increase in blood lactate was significantly lower in BLU than PLA (p = 0.036). Pre-TT and post-TT FENO did not differ between conditions. Blood lactate recovery following the TT was similar between conditions.Conclusions Four days of blueberry supplementation did not alter running performance or cardiovascular and perceptual responses in normobaric hypoxia. Supplementation lowered the blood lactate response to running, however, the significance of this finding is uncertain given the absence of an ergogenic effect.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».