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Enregistrement W4211041777 · doi:10.1186/s12970-020-00383-4

International society of sports nutrition position stand: caffeine and exercise performance

2021· review· en· W4211041777 sur OpenAlexaff
Nanci S. Guest, Trisha A. VanDusseldorp, Michael T. Nelson, Jozo Grgić, Brad J. Schöenfeld, Nathaniel D.M. Jenkins, Shawn M. Arent, José António, Jeffrey R. Stout, Eric T. Trexler, Abbie E. Smith‐Ryan, Erica R. Goldstein, Douglas Kalman, Bill Campbell

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Society of Sports Nutrition · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCoffee research and impacts
Établissements canadiensCanada Research ChairsNutrasourceUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical nutritionMedicineSports medicineSports nutritionPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationGerontologyAthletesInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following critical evaluation of the available literature to date, The International Society of Sports Nutrition (ISSN) position regarding caffeine intake is as follows: Supplementation with caffeine has been shown to acutely enhance various aspects of exercise performance in many but not all studies. Small to moderate benefits of caffeine use include, but are not limited to: muscular endurance, movement velocity and muscular strength, sprinting, jumping, and throwing performance, as well as a wide range of aerobic and anaerobic sport-specific actions. Aerobic endurance appears to be the form of exercise with the most consistent moderate-to-large benefits from caffeine use, although the magnitude of its effects differs between individuals. Caffeine has consistently been shown to improve exercise performance when consumed in doses of 3–6 mg/kg body mass. Minimal effective doses of caffeine currently remain unclear but they may be as low as 2 mg/kg body mass. Very high doses of caffeine (e.g. 9 mg/kg) are associated with a high incidence of side-effects and do not seem to be required to elicit an ergogenic effect. The most commonly used timing of caffeine supplementation is 60 min pre-exercise. Optimal timing of caffeine ingestion likely depends on the source of caffeine. For example, as compared to caffeine capsules, caffeine chewing gums may require a shorter waiting time from consumption to the start of the exercise session. Caffeine appears to improve physical performance in both trained and untrained individuals. Inter-individual differences in sport and exercise performance as well as adverse effects on sleep or feelings of anxiety following caffeine ingestion may be attributed to genetic variation associated with caffeine metabolism, and physical and psychological response. Other factors such as habitual caffeine intake also may play a role in between-individual response variation. Caffeine has been shown to be ergogenic for cognitive function, including attention and vigilance, in most individuals. Caffeine may improve cognitive and physical performance in some individuals under conditions of sleep deprivation. The use of caffeine in conjunction with endurance exercise in the heat and at altitude is well supported when dosages range from 3 to 6 mg/kg and 4–6 mg/kg, respectively. Alternative sources of caffeine such as caffeinated chewing gum, mouth rinses, energy gels and chews have been shown to improve performance, primarily in aerobic exercise. Energy drinks and pre-workout supplements containing caffeine have been demonstrated to enhance both anaerobic and aerobic performance.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations579
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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