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Enregistrement W4283209284 · doi:10.3389/fnut.2022.887523

Effects of a Single Dose of a Creatine-Based Multi-Ingredient Pre-workout Supplement Compared to Creatine Alone on Performance Fatigability After Resistance Exercise: A Double-Blind Crossover Design Study

2022· article· en· W4283209284 sur OpenAlexaff
Massimo Negro, Giuseppe Cerullo, Simone Perna, Matteo Beretta-Piccoli, Mariangela Rondanelli, Giorgio Liguori, Hellas Cena, Stuart M. Phillips, Corrado Cescon, Giuseppe D’Antona

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrossover studyMedicineCreatinePlaceboSprintBicepsInternal medicinePhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study aims to investigate the acute effects of a single oral administration of a creatine-based multi-ingredient pre-workout supplement (MIPS) on performance fatigability and maximal force production after a resistance exercise protocol (REP). Methods: Eighteen adult males (age: 23 ± 1 years; body mass: 76.4 ± 1.5 kg; height: 1.77 ± 0.01 m) were enrolled in a randomized, double-blind, crossover design study. Subjects received a single dose of a MIPS (3 g of creatine, 2 g of arginine, 1 g of glutamine, 1 g of taurine, and 800 mg of β-alanine) or creatine citrate (CC) (3 g of creatine) or a placebo (PLA) in three successive trials 1 week apart. In a randomized order, participants consumed either MIPS, CC, or PLA and performed a REP 2 h later. Before ingestion and immediately after REP, subjects performed isometric contractions of the dominant biceps brachii: two maximal voluntary contractions (MVCs), followed by a 20% MVC for 90 s and a 60% MVC until exhaustion. Surface electromyographic indices of performance fatigability, conduction velocity (CV), and fractal dimension (FD) were obtained from the surface electromyographic signal (sEMG). Time to perform the task (TtT), basal blood lactate (BL), and BL after REP were also measured. Results: < 0.05) pre-post mean for ΔTtT between MIPS (-7.06 s) and PLA (+0.222 s), ΔCV slopes (20% MVC) between MIPS (0.0082%) and PLA (-0.0519%) and for ΔCV slopes (60% MVC) between MIPS (0.199%) and PLA (-0.154%) were found. A pairwise comparison analysis showed no statistically significant differences in other variables between groups and condition vs. condition. Conclusion: After REP, a creatine-enriched MIPS resulted in greater improvement of sEMG descriptors of performance fatigability and TtT compared with PLA. Conversely, no statistically significant differences in outcomes measured were observed between CC and PLA or MIPS and CC.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,459
Score d'incertitude au seuil0,885

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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