Twenty-one days of spirulina supplementation lowers heart rate during submaximal cycling and augments power output during repeated sprints in trained cyclists
Notice bibliographique
Résumé
Spirulina supplementation has been reported to improve time to exhaustion and maximal oxygen consumption (V̇O 2max ). However, there is limited information on its influence over the multiple intensities experienced by cyclists during training and competition. Fifteen trained males (age 40 ± 8 years, V̇O 2max 51.14 ± 6.43 mL/min/kg) ingested 6 g/day of spirulina or placebo for 21 days in a double-blinded randomised crossover design, with a 14-day washout period between trials. Participants completed a 1-hour submaximal endurance test at 55% external power output max and a 16.1-km time trial (day 1), followed by a lactate threshold test and repeated sprint performance tests (RSPTs) (day 2). Heart rate (bpm), respiratory exchange ratio, oxygen consumption (mL/min/kg), lactate and glucose (mmol/L), time (seconds), power output (W), and hemoglobin (g/L) were compared across conditions. Following spirulina supplementation, lactate and heart rate were significantly lower (P < 0.05) during submaximal endurance tests (2.05 ± 0.80 mmol/L vs 2.39 ± 0.89 mmol/L and 139 ± 11 bpm vs 144 ± 12 bpm), hemoglobin was significantly higher (152.6 ± 9.0 g/L) than placebo (143.2 ± 8.5 g/L), and peak and average power were significantly higher during RSPTs (968 ± 177 W vs 929 ± 149 W and 770 ± 117 W vs 738 ± 86 W). No differences existed between conditions for all oxygen consumption values, 16.1-km time trial measures, and lactate threshold tests (P > 0.05). Spirulina supplementation reduces homeostatic disturbances during submaximal exercise and augments power output during RSPTs. Novelty: Spirulina supplementation lowers heart rate and blood lactate during ∼1-hour submaximal cycling. Spirulina supplementation elicits significant augmentations in hemoglobin and power outputs during RSPTs.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».