Cranberry supplementation improves physiological markers of performance in trained runners
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Cranberries have the highest polyphenol and antioxidant capacity among fruits and vegetables and may protect against exercise-induced free radical production, consequently improving performance. This study aimed to investigate the effect of polyphenol-rich cranberry extract (CE) on time-trial performance and lactate response following exercise. METHODS: A total of 14 trained runners were tested at i) baseline, ii) 2 h following an acute CE dose (0.7 g/kg of body mass), and iii) 4 weeks after daily supplement consumption (0.3 g/kg of body mass). At each time point, runners performed a 1500-m race followed by a 400-m race where the live vastus lateralis oxygenation changes were determined by near-infrared spectroscopy and blood lactate was measured at rest and 1 and 3 min after each trial. The Shapiro-Wilk test and repeated-measures analysis of variance were used to establish significance (P <0.05). RESULTS: Cranberry supplementation over 28 d improved aerobic performance during the 1500-m time trial, whereas the acute dose had no effect. More specifically, muscle reoxygenation rates were significantly faster after 28 d compared to baseline (P = 0.04; η² = 0.29), and a trend towards slower deoxygenation rate was observed (P = 0.13; η² = 0.20). Chronic CE consumption also buffered the post-exercise lactate response for the 400-m race (P = 0.01; η² = 0.27), while no effects were seen for the longer race. CONCLUSION: Our results suggest that cranberry supplementation may have ergogenic effects, as it improves physiological markers of performance during short- and long-distance running.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».