Effects of Creatine and β-Alanine Co-Supplementation on Exercise Performance and Body Composition: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: Creatine and β-alanine are two widely used dietary supplements known to enhance exercise performance and improve body composition; however, less is known regarding the synergistic effects of combining the two supplements. Methods: A systematic search was conducted across PubMed/MEDLINE, Scopus, and Web of Science databases for randomized controlled trials (RCTs) published up to March 2025. Eligible studies included adult participants receiving creatine and β-alanine together compared to creatine or β-alanine alone for at least four weeks and assessed measures of exercise performance and/or body composition. Study quality was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool. Results: A total of 7 randomized controlled trials (n = 263 participants; 231 males and 32 females) met the inclusion criteria. Collectively, the combination of creatine and β-alanine supplementation enhanced high-intensity exercise performance, particularly anaerobic power and repeated-bout performance, compared to creatine or β-alanine alone. Co-ingestion of creatine and β-alanine supplementation did not increase measures of maximal strength compared to creatine alone. The effects of creatine and β-alanine supplementation on body composition were equivocal, with one study reporting greater lean mass gains and fat mass reductions compared to creatine and β-alanine supplementation individually, while another found no significant improvements. Additionally, no significant improvements in aerobic endurance capacity (VO2max, lactate threshold, or time to exhaustion) were observed from creatine and β-alanine supplementation co-ingestion. Conclusions: The combination of creatine and β-alanine supplementation may be effective for enhancing high-intensity exercise performance but has no greater effect on maximal strength, body composition, or measures of aerobic capacity compared to creatine or β-alanine alone.
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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 | 0,000 |
| 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 ».