Ketone ester ingestion increases exogenous carbohydrate storage and lowers glycemia during post-exercise recovery: a randomised crossover trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract β-hydroxybutyrate can suppress endogenous glucose production, with potential implications for carbohydrate metabolism during post-exercise recovery. The aim of the current study was to assess the effects of ketone ester ingestion during post-exercise recovery, on carbohydrate metabolism and subsequent exercise capacity. Thirteen endurance-trained men (age: 18–61 years, maximal aerobic capacity: 50 to 73 mL kg −1 min −1 ) completed two conditions in a randomized crossover design. During both conditions, participants performed two exhaustive bouts of running separated by 4 h of recovery, during which they ingested sucrose (1 g kg −1 h −1 and high natural abundance 13 C) and whey protein (0.4 g kg −1 h −1 ) beverages. In one condition, the beverage was supplemented with 0.29 g kg −1 h −1 of ketone monoester (KETONE), in the other, the beverage was supplemented with an isoenergetic (fat), taste-matched placebo (PLACEBO). Breath samples were analysed for CO 2 production and 13 C enrichment to determine the fate of ingested carbohydrate. Blood was sampled to examine metabolite and insulin concentrations. KETONE increased blood β-hydroxybutyrate concentrations (> 3.5 mmol L −1 versus PLACEBO, p < 0.0001) and retention of ingested sucrose (from 206 ± 26 g with PLACEBO to 220 ± 26 g with KETONE, p = 0.001) while lowering glycemia (> 1 mmol L −1 versus PLACEBO, p < 0.0001). This occurred with no evidence of increased gastrointestinal distress during recovery, but mild additional lower gastrointestinal distress during the second run ( p = 0.03). There was no evidence for differences in time-to-exhaustion during the second run (PLACEBO:54 ± 33 min, KETONE:52 ± 28 min; p = 0.87). In conclusion, ketone ester ingestion during post-exercise recovery augments retention of ingested carbohydrates and lowers glycemia. No evidence for increased exercise capacity was detected during subsequent running.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».