Effects of Citrulline or Watermelon Supplementation on Body Composition: A Systematic Review and Dose–Response Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: L-Citrulline (CIT) is a non-essential amino acid abundant in watermelon and commonly used as a dietary supplement to enhance exercise performance. Although its benefits for endurance and resistance training are well documented, its effects on body composition remain uncertain. This systematic review and dose-response meta-analysis aimed to assess the impact of CIT supplementation on anthropometric parameters. METHODS: A comprehensive search of major databases identified relevant randomized controlled trials (RCTs) published until March 2025. A random-effects model was used to synthesize the data. RESULTS: Twenty-one RCTs were included. Overall, CIT supplementation had no substantial effects on body mass index (BMI), body weight, fat mass (FM), waist circumference (WC), body fat percentage (BFP), and fat-free mass (FFM). Subgroup analyses revealed reductions in FM among participants over 40 years of age and in those administered more than 6 g/day of CIT. Interventions lasting 3 to 8 weeks were associated with a significant increase in FFM. Dose-response analyses suggested a non-linear association between CIT supplementation duration and changes in FM and FFM. CONCLUSIONS: CIT supplementation appears to have no overall effect on body composition. However, exploratory findings indicated potential benefits at higher doses or shorter durations. Rigorous trials controlling for dietary intake and training variables are needed to clarify its long-term effects.
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 | 0,009 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».