Effects of Icelandic yogurt consumption and resistance training in healthy untrained older males
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Due to the important roles of resistance training and protein consumption in the prevention and treatment of sarcopenia, we assessed the efficacy of post-exercise Icelandic yogurt consumption on lean mass, strength and skeletal muscle regulatory factors in healthy untrained older males. Thirty healthy untrained older males (age = 68 ± 4 years) were randomly assigned to Icelandic yogurt (IR; n 15, 18 g of protein) or an iso-energetic placebo (PR; n 15, 0 g protein) immediately following resistance training (3×/week) for 8 weeks. Before and after training, lean mass, strength and skeletal muscle regulatory factors (insulin-like growth factor-1 (IGF-1), transforming growth factor-beta 1 (TGF- β 1), growth differentiation factor 15 (GDF15), Activin A, myostatin (MST) and follistatin (FST)) were assessed. There were group × time interactions ( P < 0·05) for body mass (IR: Δ 1, PR: Δ 0·7 kg), BMI (IR: Δ 0·3, PR: Δ 0·2 kg/m 2 ), lean mass (IR: Δ 1·3, PR: Δ 0·6 kg), bench press (IR: Δ 4, PR: 2·3 kg), leg press (IR: Δ 4·2, PR: Δ 2·5 kg), IGF-1 (IR: Δ 0·5, Δ PR: 0·1 ng/ml), TGF- β (IR: Δ − 0·2, PR: Δ − 0·1 ng/ml), GDF15 (IR: Δ − 10·3, PR: Δ − 4·8 pg/ml), Activin A (IR: Δ − 9·8, PR: Δ − 2·9 pg/ml), MST (IR: Δ − 0·1, PR: Δ − 0·04 ng/ml) and FST (IR: Δ 0·09, PR: Δ 0·03 ng/ml), with Icelandic yogurt consumption resulting in greater changes compared with placebo. The addition of Icelandic yogurt consumption to a resistance training programme improved lean mass, strength and altered skeletal muscle regulatory factors in healthy untrained older males compared with placebo. Therefore, Icelandic yogurt as a nutrient-dense source and cost-effective supplement enhances muscular gains mediated by resistance training and consequently may be used as a strategy for the prevention of sarcopenia.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».