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Enregistrement W4403624108 · doi:10.1139/apnm-2024-0217

Females have better metabolic flexibility in different metabolically challenging stimuli

2024· article· en· W4403624108 sur OpenAlexvenueno aff
José Antonio Benítez‐Muñoz, Isabel Guisado‐Cuadrado, Miguel A. Rojo‐Tirado, María Alcocer‐Ayuga, Nuria Romero‐Parra, Ana B. Peinado, Rocío Cupeiro

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad Politécnica de Madrid
Mots-clésGlycogenCarbohydrateAnimal scienceEnergy expenditureCalorimetryInternal medicineChemistrySpecific dynamic actionEnergy metabolismEndocrinologyMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first aim was to explore the difference in metabolic flexibility between sexes in response to changing exercise intensity under control conditions. The second aim was to evaluate metabolic flexibility between sexes in response to exercise intensity adding two different metabolically challenging stimuli (glycogen depletion and heat). Eleven males (22 ± 3 years, 176.2 ± 4 cm, 68.4 ± 4.9 kg, and 60.2 ± 4.1 mL/kg FFM/min) and nine females (22 ± 2 years, 166.7 ± 4.5 cm, 61.9 ± 2.9 kg, and 64.2 ± 5.6 mL/kg FFM/min) performed a maximal incremental exercise test (30 W every 3 min) on a cycle ergometer under three conditions: control (24 h high-carbohydrate diet followed by the incremental test), glycogen depletion (glycogen-depletion protocol followed by 24 h low-carbohydrate diet and then the incremental test), and heat (24 h high-carbohydrate diet followed by 30 min passive heating and then the incremental test in heat). In the last minute of each step, lactate was analysed, fat (FATox/FFM) and carbohydrate oxidation (CHox/FFM), and energy expenditure (EE/FFM) normalized to fat-free mass (FFM) was estimated by indirect calorimetry. Females presented a greater FATox/FFM as exercise intensity increases across conditions (control, glycogen depletion, and heat) ( p = 0.006). In contrast, CHox/FFM was not significantly different between sexes at any specific intensity across conditions ( p > 0.05). Consequently, EE/FFM was higher in females throughout the different intensities across conditions ( p = 0.002). Finally, lactate concentration was not different between sexes at the same intensities across conditions ( p = 0.87). In conclusion, females present a greater metabolic flexibility, due to the higher FATox/FFM throughout the different intensities, regardless of whether the test is performed in conditions emphasizing the oxidative pathway (glycogen depletion) or the glycolytic pathway (heat). Clinical trials: NCT05703100

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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