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Enregistrement W7115037394

The effects of dietary protein intake on osteokine, bone turnover, and inflammatory biomarker concentrations in endurance runners

2025· dissertation· en· W7115037394 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésBiomarkerInflammationEndurance trainingLeptinDietary protein
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Bone stress injuries are common in endurance athletes due to elevated training volume and energetic demands. Endurance training with inadequate recovery triggers the inflammatory response, together, this upregulates bone resorption for hours and days. The objective of this thesis was: 1) to provide an overview of the evidence on the effects of endurance exercise and dietary protein intake on osteokines, bone turnover, and inflammatory markers in endurance athletes, and 2) to examine the acute effects of immediate post-exercise protein supplementation on serum concentrations of osteokine (sclerostin, nuclear factor-kappa B ligand (RANKL), osteoprotegerin (OPG), dickkopf-1 (DKK1)) and inflammatory markers (interleukin-6 (IL-6), IL-1β, tumor necrosis factor-alpha (TNF-α)).Methods. This was a randomized crossover, within-subject, double-blinded, repeated measures design study in 14 young male and female (n=7 each) endurance runners with a weekly mileage of ≥40 km for the past 6-months. Participants underwent (i) a protein trial (whey), and (ii) a control trial (water); to be consumed immediately after a run to volitional exhaustion at 70% maximal oxygen consumption (VO2max). Blood samples were taken at baseline, immediately after, 1, 2, 3, 4, and 24-hours post-exercise. A linear mixed model assessed the effects of time and condition for each marker, and any interactions (sex, sequence, period, and baseline difference as covariates). Changes from baseline to each post-exercise time point were examined for potential marker associations using Spearman’s rank correlations.Results. Participants had a mean age of 26.6 ± 4.5 years, lean body mass of 50.9 ± 11.7 kg, and VO2max of 59.8 ± 9.2 kg/ml/min. There were no significant effects of condition by time for any osteokine or inflammatory markers. There was a significant main effect of time for sclerostin (p<0.001), OPG (p=0.026), DKK1 (p=0.655), TNF-α (p=0.699), and IL-1β (p=0.862). Conclusions. This thesis suggests that the crosstalk between the skeletal and immune systems exists during and after acute and chronic exercise in endurance athletes, and dietary protein intake (mostly when consumed with other nutrients) may attenuate bone resorption and pro-inflammatory markers. However, dietary protein intake alone had no effect on osteokine and inflammatory responses following exhaustive exercise compared to the control treatment. Endurance athletes should consider combining dietary protein with other nutrients (e.g., carbohydrates, calcium-rich foods and beverages) before and after exercise for optimal bone health recovery. Future research should compare nutritional interventions (e.g., pre and/or post-exercise protein vs protein and carbohydrates vs control) in a larger sample of endurance athletes and investigate sex differences

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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