Effects of Creatine Supplementation and Resistance Training on Muscle Strength Gains in Adults <50 Years of Age: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Numerous meta-analyses have assessed the efficacy of creatine supplementation in increasing muscle strength. However, most have not considered the effect of the participants’ age, training duration, or other confounding variables on strength outcomes. Therefore, the purpose of this study was to consider the effect of these variables on the potential efficacy of creatine supplementation and resistance training for improving measures of muscle strength. Methods: Four databases were searched (MEDLINE, Scopus, Embase, and SPORTDiscus) with a search end date of 22 May 2024. Twenty-three studies were included, with 20 studies involving males (447 male participants), 2 studies involving females (40 female participants), and 1 study involving both males and females (13 male participants and 9 female participants). Results: In comparison with a placebo, creatine supplementation combined with resistance training significantly increased upper-body (WMD = 4.43 kg, p < 0.001) and lower-body strength (WMD = 11.35 kg, p < 0.001). Subgroup analyses showed a trend for greater upper-body strength improvements for males on creatine compared with females on creatine (p = 0.067, Q = 3.366). Additionally, males who consumed creatine combined with resistance training significantly increased both upper- and lower-body strength, whereas females showed no significant gains. There was a trend indicating greater lower-body strength gains from high-dose creatine compared with lower doses (p = 0.068, Q = 3.341). No other variables influenced the effect of creatine supplementation. In conclusions, creatine supplementation with resistance training enhances upper- and lower-body muscle strength in adults aged < 50, with greater benefits likely to be seen in males than females.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».