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Enregistrement W371301222 · doi:10.1123/ijsnem.2015-0046

β-Alanine Supplementation Does Not Augment the Skeletal Muscle Adaptive Response to 6 Weeks of Sprint Interval Training

2015· article· en· W371301222 sur OpenAlexafffund
Andrew J.R. Cochran, Michael E. Percival, S. H. Thompson, Jenna B. Gillen, Martin J. MacInnis, Murray Potter, Mark A. Tarnopolsky, Martin J. Gibala

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Nutrition and Exercise Metabolism · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiochemical effects in animals
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNestec
Mots-clésSprintInterval trainingSkeletal muscleMedicinePlaceboHigh-intensity interval trainingPhysical therapyTime trialRepeated measures designInternal medicineCreatine kinaseEndocrinologyAnimal scienceHeart rateBiologyBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sprint interval training (SIT), repeated bouts of high-intensity exercise, improves skeletal muscle oxidative capacity and exercise performance. β-alanine (β-ALA) supplementation has been shown to enhance exercise performance, which led us to hypothesize that chronic β-ALA supplementation would augment work capacity during SIT and augment training-induced adaptations in skeletal muscle and performance. Twenty-four active but untrained men (23 ± 2 yr; VO2peak = 50 ± 6 mL · kg(-1) · min(-1)) ingested 3.2 g/day of β-ALA or a placebo (PLA) for a total of 10 weeks (n = 12 per group). Following 4 weeks of baseline supplementation, participants completed a 6-week SIT intervention. Each of 3 weekly sessions consisted of 4-6 Wingate tests, i.e., 30-s bouts of maximal cycling, interspersed with 4 min of recovery. Before and after the 6-week SIT program, participants completed a 250-kJ time trial and a repeated sprint test. Biopsies (v. lateralis) revealed that skeletal muscle carnosine content increased by 33% and 52%, respectively, after 4 and 10 weeks of β-ALA supplementation, but was unchanged in PLA. Total work performed during each training session was similar across treatments. SIT increased markers of mitochondrial content, including cytochome c oxidase (40%) and β-hydroxyacyl-CoA dehydrogenase maximal activities (19%), as well as VO2peak (9%), repeated-sprint capacity (5%), and 250-kJ time trial performance (13%), but there were no differences between treatments for any measure (p < .01, main effects for time; p > .05, interaction effects). The training stimulus may have overwhelmed any potential influence of β-ALA, or the supplementation protocol was insufficient to alter the variables to a detectable extent.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,284 · 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 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

Citations24
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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