Food for thought: Physiological considerations for nutritional ergogenic efficacy
Notice bibliographique
Résumé
Top-class athletes have optimized their athletic performance largely through adequate training, nutrition, recovery, and sleep. A key component of sports nutrition is the utilization of nutritional ergogenic aids, which may provide a small but significant increase in athletic performance. Over the last decade, there has been an exponential increase in the consumption of nutritional ergogenic aids, where over 80% of young athletes report using at least one nutritional ergogenic aid for training and/or competition. Accordingly, due to their extensive use, there is a growing need for strong scientific investigations validating or invalidating the efficacy of novel nutritional ergogenic aids. Notably, an overview of the physiological considerations that play key roles in determining ergogenic efficacy is currently lacking. Therefore, in this brief review, we discuss important physiological considerations that contribute to ergogenic efficacy for nutritional ergogenic aids that are orally ingested including (1) the impact of first pass metabolism, (2) rises in systemic concentrations, and (3) interactions with the target tissue. In addition, we explore mouth rinsing as an alternate route of ergogenic efficacy that bypasses the physiological hurdles of first pass metabolism via direct stimulation of the central nervous system. Moreover, we provide real-world examples and discuss several practical factors that can alter the efficacy of nutritional ergogenic aids including human variability, dosing protocols, training status, sex differences, and the placebo effect. Taking these physiological considerations into account will strengthen the quality and impact of the literature regarding the efficacy of potential ergogenic aids for top-class athletes.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».