Low phytic acid pea supplementation as an approach to combating iron deficiency in female runners: A randomized control trial
Notice bibliographique
Résumé
Background: Iron deficiency (ID) is the most prevalent micronutrient deficiency in the world and the leading cause of anemia globally. Female athletes are at a disproportionate risk for ID due to blood loss through menstruation and decreased iron absorption secondary to exercise. Field peas are a rich source of iron but, similar to iron from other plant-based sources, the iron has limited bioavailability due to high levels of phytic acid, an inherent compound that binds to cations, creating a salt (phytate), which limits absorption during digestion. Aim: The purpose of our research was to investigate the effect of a field pea variety bred to have low levels of phytic acid on plasma ferritin, exercise performance, and body composition in female runners. Methods: Twenty-eight female runners (age:34.6 ± 9.7 years; weight: 65.1 ± 8.1 kg; VO 2 max: 50.7 ± 8.9 ml/kg/min) underwent measures of ferritin, exercise performance, and body composition before and after being randomly assigned to consume a powder derived from regular peas, low phytic acid peas, or a non-pea control (maltodextrin), plus vitamin C for 8 weeks. Results: The regular pea and low phytic acid pea groups had a 14.4% and 5.1% increase in plasma ferritin, respectively, while the maltodextrin group had a decrease of 2.2%; however, the difference in changes between groups was not statistically significant. No differences between groups were evident in any of the other measures. Conclusion: Larger doses or longer duration of pea supplementation may be necessary to induce meaningful changes in iron status. This trial was registered at ClinicalTrials.gov (NCT04872140).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».