Creatine supplementation and muscle-brain axis: a new possible mechanism?
Notice bibliographique
Résumé
The brain and skeletal muscle have a high energy demand, of which creatine is an important regulator. Creatine acts as both a spatial and temporal energy buffer and reduces oxidative stress and inflammation. Creatine supplementation is well-recognized to enhance exercise performance, muscular strength and lean tissue mass, with emerging research showing benefits on cognitive function. Herein, we discuss the potential muscle-brain axis and the purported benefits of creatine supplementation on myokines, with a focus on brain-derived neurotrophic factor (BDNF). Myokines and the muscle-brain axis have been implicated in strength, endurance, neuroprotection, and cognitive performance, particularly in aging and clinical conditions. Creatine is a pleiotropic molecule and the mechanisms are multifactorial, however, they appear to be associated with improved bioenergetics, muscle hypertrophy, anti-inflammatory effects and on improved glucose metabolism. Despite the growing body of research on creatine, limitations such as variability in study designs, dosages, and individual responses need to be carefully interpreted. Further research is warranted to verify this hypothesis and to establish optimal supplementation protocols, particularly, in terms of its short-term and long-term implications for neuromuscular and cognitive performance.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».