Fueling the Firefighter and Tactical Athlete with Creatine: A Narrative Review of a Key Nutrient for Public Safety
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Firefighters, tactical police officers, and warriors often engage in periodic, intermittent, high-intensity physical work in austere environmental conditions and have a heightened risk of premature mortality. In addition, tough decision-making challenges, routine sleep deprivation, and trauma exacerbate this risk. Therefore, identifying strategies to bolster these personnel’s health and occupational performance is critical. Creatine monohydrate (CrM) supplementation may offer several benefits to firefighters and tactical athletes (e.g., police, security, and soldiers) due to its efficacy regarding physical performance, muscle, cardiovascular health, mental health, and cognitive performance. Methods: We conducted a narrative review of the literature with a focus on the benefits and application of creatine monohydrate among firefighters. Results: Recent evidence demonstrates that CrM can improve anaerobic exercise capacity and muscular fitness performance outcomes and aid in thermoregulation, decision-making, sleep, recovery from traumatic brain injuries (TBIs), and mental health. Emerging evidence also suggests that CrM may confer an antioxidant/anti-inflammatory effect, which may be particularly important for firefighters and those performing tactical occupations exposed to oxidative and physiological stress, which can elicit systemic inflammation and increase the risk of chronic diseases. Conclusions: This narrative review highlights the potential applications of CrM for related tactical occupations, with a particular focus on firefighters, and calls for further research into these 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».