No effect of grape juice on exercise-induced muscle damage or performance in male runners: a randomized, placebo-controlled, triple-blind clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to verify the effect of grape juice ( Vitis Labrusca) intake on exercise-induced muscle damage (EIMD) and exercise performance parameters (5 km running time-trial (TT), running economy, and countermovement jump (CMJ)). Twenty trained male runners were randomized into two blinded groups and consumed either placebo ( n = 9) or grape juice ( n = 11) for six consecutive days (600 mL/day). On the fourth day, the participants performed a downhill running (−15%) at speed that elicited 70% V̇O2max for 20 min, to induce muscle damage, followed by assessment of running economy, 5 km TT, and CMJ tests. Blood samples were obtained before and after the exercise tests for quantifying total phenols, creatine kinase (CK), aspartate aminotransferase (AST), and lactate dehydrogenase (LDH). On the sixth day, blood parameters and CMJ were evaluated. A two-way Analysis of covariance (ANCOVA) mixed model was employed for data analysis, the effects were the juice groups, measurement and a interaction between the factors. EIMD was confirmed by increased levels of indirect markers (serum AST and LDH activities) and an impairment in TT and CMJ performances after 48 h. The 5 km TT, economy, and CMJ were compromised after EIMD, to a similar extent in the groups. Blood concentrations of CK, LDH, AST, and total phenolic compounds presented similar time course behavior between the groups, showing no group × time interaction effects. In conclusion, grape juice consumption over 6 days did not attenuate EIMD markers or the impairment in running performance in trained male runners. (ReBEC number: RBR-9jkkvbb).
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».