Impact of Acute Dietary and Exercise Manipulation on Next-Day RMR Measurements and DXA Body Composition Estimates
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of this study is to investigate the effects of acute diet and exercise manipulation on resting metabolic rate (RMR) measurement variability and dual-energy x-ray absorptiometry (DXA) body composition estimates. METHODS: Ten male and 10 female endurance athletes (12 cyclists, 5 triathletes, 4 runners) of tier 2 ( n = 18) to tier 3 ( n = 2) caliber underwent five conditions using a Latin square counterbalance design. For 24 h, athletes consumed a diet providing excessive energy availability (EA) (75 kcal⋅kg fat-free mass (FFM) -1 ) without exercise (GEA rest ), high-EA (45 kcal⋅kg FFM -1 ) without (HEA rest ) or with exercise (HEA ex ), or low-EA (15 kcal⋅kg FFM -1 ) without (LEA rest ) or with exercise (LEA ex ). Exercise involved two bouts of cycling (morning bout: 149 ± 34 min at 55% of maximal aerobic capacity (V̇O 2max ); afternoon bout: 60 min at 65% of V̇O 2max ) that resulted in a cumulative exercise energy expenditure of 30 kcal⋅kg FFM -1 . The following day, RMR and DXA measurements occurred after a 10-h fast and 12-h postexercise. RESULTS: There were neither sex differences in relative RMR ( P = 0.158) nor effects of any of the five conditions on RMR ( P = 0.358). For both male and female athletes, FFM estimates were decreased following the LEA rest (-0.84 ± 0.66 kg; P = 0.001) and LEA ex (-0.65 ± 0.86 kg; P = 0.016) conditions compared with the GEA rest condition and following the LEA rest (-0.73 ± 0.51 kg; P = 0.001) and LEA ex (-0.54 ± 0.79 kg; P = 0.024) conditions compared with the HEA ex condition. There was no effect of condition on fat mass estimates ( P = 0.819). CONCLUSIONS: Acute periods of diet and exercise manipulation did not create artifacts in next-day RMR measurements. However, as changes in estimates of FFM were seen, diet and exercise should be controlled in the 24-h before DXA scans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».