Creatine supplementation and endurance performance: surges and sprints to win the race
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Creatine supplementation is an effective ergogenic aid to augment resistance training and improve intense, short duration, intermittent performance. The effects on endurance performance are less known. The purpose of this brief narrative review is to discuss the potential mechanisms of how creatine can affect endurance performance, defined as large muscle mass activities that are cyclical in nature and are >~3 min in duration, and to highlight specific nuances within the literature. Mechanistically, creatine supplementation elevates skeletal muscle phosphocreatine (PCr) stores facilitating a greater capacity to rapidly resynthesize ATP and buffer hydrogen ion accumulation. When co-ingested with carbohydrates, creatine enhances glycogen resynthesis and content, an important fuel to support high-intensity aerobic exercise. In addition, creatine lowers inflammation and oxidative stress and has the potential to increase mitochondrial biogenesis. In contrast, creatine supplementation increases body mass, which may offset the potential positive effects, particularly in weight-bearing activities. Overall, creatine supplementation increases time to exhaustion during high-intensity endurance activities, likely due to increasing anaerobic work capacity. In terms of time trial performances, results are mixed; however, creatine supplementation appears to be more effective at improving performances that require multiple surges in intensity and/or during end spurts, which are often key race-defining moments. Given creatines ability to enhance anaerobic work capacity and performance through repeated surges in intensity, creatine supplementation may be beneficial for sports, such as cross-country skiing, mountain biking, cycling, triathlon, and for short-duration events where end-spurts are critical for performance, such as rowing, kayaking, and track cycling.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découle