Evidence-Based Supplementation Strategies for Wrestlers: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Wrestling is a popular combat sport that requires muscular strength, power, agility, and endurance. Weight classes have motivated wrestlers to compete at a lower weight to optimise power-to-weight ratio and performance. To achieve these characteristics, athletes may use dietary supplements, however, their efficacy in wrestlers has not been systematically evaluated. OBJECTIVE: The purpose was to systematically review the literature to determine the efficacy of dietary supplements to improve body composition, physiological status, and performance in wrestlers. METHODS: A systematic search was conducted in PubMed, ProQuest Medline, Web of Science, Cochrane Library, and Scopus on the 21st of January 2024 and updated on the 6th of January 2025. Studies were included if the participants were healthy wrestlers ingesting any type of dietary supplement in comparison to a control. Data associated with intervention type and characteristics, target populations, outcomes, and analysis methods were extracted. RESULTS: A total of 24 eligible original articles were included that assessed various supplementation strategies on body composition, exercise performance, and metabolic markers in wrestlers. Individual studies revealed significant effects of sodium citrate, creatine monohydrate, spirulina, green tea and oolong tea extracts, and branched-chain amino acids on body mass or composition. β-Hydroxy-β-methylbutyrate (HMB-FA), creatine monohydrate, and iron supplementation improved recovery and may improve exercise performance. Beet-root juice supplementation enhanced muscular strength and balance. BCAA supplementation produced mixed results on muscle damage biomarkers and performance, while sodium citrate, creatine, and spirulina can act as buffering agents. Thyme tea appears to improve antioxidant capacity. CONCLUSIONS: Overall, individual studies show some promise for several dietary supplements to alter body mass and body composition, improve exercise recovery and performance, delay fatigue, and modify serum biomarkers; nevertheless, effect sizes were often small, and results were often mixed.
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 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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 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 ».