Substituting Carbohydrate at Lunch for Added Protein Increases Fat Oxidation During Subsequent Exercise in Healthy Males
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: How pre-exercise meal composition influences metabolic and health responses to exercise later in the day is currently unclear. OBJECTIVE: Examine the effects of substituting carbohydrate for protein at lunch on subsequent exercise metabolism, appetite, and energy intake. METHODS: Twelve healthy males completed 3 trials in randomized, counterbalanced order. Following a standardized breakfast (779 ± 66 kcal; ∼08:15), participants consumed a lunch (1186 ± 140 kcal; ∼13:15) containing either 0.2 g·kg-1 carbohydrate and ∼2 g·kg-1 protein (LO-CARB), or 2 g·kg-1 carbohydrate and ∼0.4 g·kg-1 protein (HI-CARB), or they fasted (FAST). Participants later cycled at ∼60% V̇O2peak for 1 hour (∼16:15) and post-exercise ad libitum energy intake was measured (∼18:30). Substrate oxidation, subjective appetite, and plasma concentrations of glucose, insulin, nonesterified fatty acids (NEFA), peptide YY (PYY), glucagon-like peptide 1 (GLP-1), and acylated ghrelin were measured for 5 hours post-lunch. RESULTS: Fat oxidation was greater during FAST (+11.66 ± 6.63 g) and LO-CARB (+8.00 ± 3.83 g) than HI-CARB (P < .001), with FAST greater than LO-CARB (+3.67 ± 5.07 g; P < .05). NEFA were lowest in HI-CARB and highest in FAST, with insulin demonstrating the inverse response (all P < .01). PYY and GLP-1 demonstrated a stepwise pattern, with LO-CARB greatest and FAST lowest (all P < .01). Acylated ghrelin was lower during HI-CARB and LO-CARB vs FAST (P < .01). Energy intake in LO-CARB was lower than FAST (-383 ± 233 kcal; P < .001) and HI-CARB (-313 ± 284 kcal; P < .001). CONCLUSION: Substituting carbohydrate for protein in a pre-exercise lunch increased fat oxidation, suppressed subjective and hormonal appetite, and reduced post-exercise energy intake.
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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) | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».