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Enregistrement W4404067022 · doi:10.1139/apnm-2024-0219

Pre-exercise ingestion of a low glycaemic index rice-based mixed meal increases fat oxidation and endurance running performance in a hot-humid environment

2024· article· en· W4404067022 sur OpenAlexvenueno aff
Zaini Bahari, Abdul Rashid Aziz, Nik Shanita Safii, Ahmad Munir Che Muhamed

Notice bibliographique

RevueApplied Physiology Nutrition and Metabolism · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMealIngestionGlycaemic indexEndurance trainingFood scienceMedicineGlycemic indexAnimal scienceChemistryDiabetes mellitusInternal medicineEndocrinologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Relative to exercise in a thermoneutral environment, there is only limited evidence demonstrating that a low glycaemic index (LGI) pre-exercise meal can enhance endurance exercise performance in a hot-humid (HH) condition. Also, previous studies predominantly utilised Western-based and single food items, with minimal focus on Asian-based mixed meals. This study aimed to investigate the impact of pre-exercise LGI and high glycaemic index (HGI) rice-based mixed meals on endurance performance among acclimatised trained athletes in HH condition (32 °C, 65% relative humidity). Twelve native-born endurance-trained male runners (age 22.0 ± 5.8 years; peak oxygen consumption (V̇O2peak) 64.2 ± 5.5 mL kg−1 min−1) completed two trials consisting of 45 min steady-state (SS) run at 70% V̇O2peak followed by 10 km performance run (TT10km). Three hours before exercise, participants consumed an isocaloric rice-based mixed meals containing either LGI (GI value = 47) or HGI (GI value = 80), providing 1.3 g of carbohydrate (CHO) per kg of body mass. Participants ran faster during TT10 km after consuming the LGI meal compared to the HGI meal (LGI: 55.18 ± 1.22 vs. HGI: 57.03 ± 2.25 min, p = 0.010). End rectal temperature did not significantly differ between trials (LGI: 39.16 ± 0.74 vs. HGI: 38.95 ± 0.46 °C, p = 0.352). Fat oxidation was higher during the SS run in the LGI compared to the HGI trial (LGI: 0.19 ± 0.05 vs. HGI: 0.13 ± 0.19 g min−1, p = 0.001). This study demonstrated that, relative to HGI, consuming a pre-exercise LGI rice-based mixed meal enhanced endurance performance in HH environment among acclimatised trained male athletes.

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: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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