The effect of home‐based neuromuscular electrical stimulation‐resistance training and protein supplementation on lean mass in persons with spinal cord injury: A pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In persons with a spinal cord injury (SCI), resistance training using neuromuscular electrical stimulation (NMES‐RT) increases lean mass in the lower limbs. However, whether protein supplementation in conjunction with NMES‐RT further enhances this training effect is unknown. In this randomized controlled pilot trial, 15 individuals with chronic SCI engaged in 3 times/week NMES‐RT, with (NMES+PRO, n = 8) or without protein supplementation (NMES, n = 7), for 12 weeks. Before and after the intervention, whole body and regional body composition (DXA) and fasting glucose and insulin concentrations were assessed in plasma. Adherence to the intervention components was ≥96%. Thigh lean mass was increased to a greater extent after NMES+PRO compared to NMES (0.3 (0.2, 0.4) kg; p < 0.001). Furthermore, fasting insulin concentration and Homeostatic Model Assessment for Insulin Resistance (HOMA‐IR) were decreased similarly in both groups (fasting insulin: 1 [−9, 11] pmol∙L−1; HOMA‐IR: 0.1 [−0.3, 0.5] AU; both p ≥ 0.617). Twelve weeks of home‐based NMES‐RT increased thigh lean mass, an effect that was potentiated by protein supplementation. In combination with the excellent adherence and apparent improvement in cardiometabolic health outcomes, these findings support further investigation through a full‐scale randomized controlled trial.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».