A polyphenol-rich cranberry supplement improves muscle oxidative capacity in healthy adults
Notice bibliographique
Résumé
Cranberries are rich in polyphenols, have a high antioxidant capacity, and may protect against exercise-induced free radical production. Mitochondria are known producers of free radical in skeletal muscle, and preventing overproduction of radicals may be a viable approach to improve muscle health. This study aimed to investigate the effect of a polyphenol-rich cranberry extract (CE) on muscle oxidative capacity and oxygenation metrics in healthy active adults. 17 participants (9 males and 8 females) were tested at: (i) baseline, (ii) 2 h following an acute CE dose (0.7 g/kg of body mass), and (iii) after 4 weeks of daily supplement consumption (0.3 g/kg of body mass). At each time point, muscle oxidative capacity was determined using near-infrared spectroscopy to measure the recovery kinetics of muscle oxygen consumption following a 15–20 s contraction of the vastus lateralis. Cranberry supplementation over 28 days significantly improved muscle oxidative capacity (k-constant, 2.8 ± 1.8 vs. 3.9 ± 2.2; p = 0.02). This was supported by a greater rate of oxygen depletion during a sustained cuff occlusion (−0.04 ± 0.02 vs. −0.07 ± 0.03; p = 0.02). Resting muscle oxygen consumption was not affected by cranberry consumption. Our results suggest that cranberry supplementation may play a role in improving mitochondrial health, which could lead to better muscle oxidative capacity in healthy active adult populations.
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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) | 0,001 | 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 ».