Effects of L-carnitine supplementation on markers of exercise-induced muscle damage in healthy adults: A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
L-carnitine supplementation is purported to attenuate exercise-induced muscle damage, however, individual studies revealed mixed results. Thus, we performed a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials to determine the pooled effects of L -carnitine supplementation on muscle soreness and indirect circulating biochemical markers of muscle damage (myoglobin, creatine kinase (CK), and lactate dehydrogenase (LDH)) in healthy adults. Searches were performed on PubMed, Scopus, and Web of Science for randomized controlled trials (RCTs) examining L -carnitine supplementation on muscle damage or related biomarkers. Meta-analyses were done to calculate the weighted mean difference (WMD) when sufficient data was available. A total of 14 RCTs, including 284 participants, were included. L -carnitine supplementation doses varied from 1 to 3 g/d, from a single dose administration to an 8-week chronic regimen. Pooled effects revealed that L -carnitine reduced muscle soreness at 24 h [WMD= -6.39, p = 0.001] and 48 h after exercise [WMD= -1.53, p = 0.03]. Myoglobin was reduced immediately [WMD= -11.55 ng/mL, p = 0.04] and 30–60 min after exercise [WMD= -41.09 ng/mL, p = 0.001], but not 24 h after exercise [WMD= -22.85 ng/mL, p = 0.07]. CK was reduced 2 h [WMD= -26.72 IU/L, p = 0.02] and 24 h after exercise [WMD= -48.72 IU/L, p = 0.006], with no significant changes immediately after exercise [WMD= -32.76 IU/L, p = 0.38]. A non-significant decrease in LDH [WMD= -25.66 IU/L, p = 0.14] was observed immediately after exercise. In conclusion, L -carnitine supplementation may reduce muscle soreness, myoglobin and CK post-exercise, in some instances. Further research is warranted to determine the effects of L -carnitine on exercise performance.
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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 | 0,019 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,058 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».