MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4415968094 · doi:10.3390/nu17213495

Can Dietary Supplements Support Muscle Function and Physical Activity? A Narrative Review

2025· review· en· W4415968094 sur OpenAlexaff
Louise Brough, Gail Rees, Lylah Drummond‐Clarke, Jennifer E. McCallum, Elisabeth Taylor, Oleksii Kozhevnikov, Steven Walker

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrative reviewMuscle massHealth benefitsAthletesNutritional SupplementationQuality of life (healthcare)SarcopeniaDietary supplementMuscle strength

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dietary supplementation is commonly used by athletes to gain muscle mass, enhance performance, and improve recovery. Most adults engage in insufficient physical activity. Yet healthy muscles are also critical for activities of daily living (ADLs), maintaining a good quality of life and positive ageing. There is growing interest in whether dietary supplementation is of value, particularly among subgroups such as the occasionally active, the ill and elderly, and peri- and menopausal women. By focusing on function, performance, mass and strength, ADLs, exercise-induced muscle damage and delayed onset muscle soreness, this review sought to examine muscle health through a nutritional lens. Further, to look at the potential benefits and harms of some commonly proposed dietary supplements in non-athlete adults, while exploring the emerging role of the gut-muscle axis. Inflammation appears central to cellular events. Several supplements were identified that, alone or in combination, may help optimise muscle health, particularly when combined with exercise or where a deficit may exist. Although supportive evidence is emerging, real-world clinical benefits remain to be substantiated. Though dietary supplements are generally safe, their regulation is less stringent than for medicines. Adherence to recommended dosage, seeking medical advice regarding possible side effects/interactions, and obtaining supplies from reliable sources are recommended.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNutrients→Même sujetMuscle metabolism and nutrition→Travaux en français237 207→