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Enregistrement W3167214905 · doi:10.1249/mss.0000000000002722

Efficacy of Creatine Supplementation and Resistance Training on Area and Density of Bone and Muscle in Older Adults

2021· article· en· W3167214905 sur OpenAlexaff
Darren G. Candow, Philip D. Chilibeck, Julianne J. Gordon, Saija Kontulainen

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTibiaMedicineQuantitative computed tomographyBone densityForearmCreatinePlaceboCreatine MonohydrateBone mineralInternal medicineEndocrinologyAnatomyOsteoporosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To examine the efficacy of creatine (Cr) supplementation and any sex differences during supervised whole-body resistance training (RT) on properties of bone and muscle in older adults. METHODS: Seventy participants (39 men, 31 women; mean age ± standard deviation: 58 ± 6 yr) were randomized to supplement with Cr (0.1 g·kg-1·d-1) or placebo (Pl) during RT (3 d·wk-1 for 1 yr). Bone geometry (radius and tibia) and muscle area and density (forearm and lower leg) were assessed using peripheral quantitative computed tomography. RESULTS: Compared with Pl, Cr increased or maintained total bone area in the distal tibia (Cr, Δ +17 ± 27 mm2; Pl, Δ -1 ± 22 mm2; P = 0.031) and tibial shaft (Cr, Δ 0 ± 9 mm2; Pl, Δ -5 ± 7 mm2; P = 0.032). Men on Cr increased trabecular (Δ +28 ± 31 mm2; P < 0.001) and cortical bone areas in the tibia (Δ +4 ± 4 mm2; P < 0.05), whereas men on Pl increased trabecular bone density (Δ +2 ± 2 mg·cm-3; P < 0.01). There were no bone changes in the radius (P > 0.05). Cr increased lower leg muscle density (Δ +0.83 ± 1.15 mg·cm-3; P = 0.016) compared with Pl (Δ -0.16 ± 1.56 mg·cm-3), with no changes in the forearm muscle. CONCLUSIONS: One year of Cr supplementation and RT had some favorable effects on measures of bone area and muscle density in older 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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