Creatine supplementation and resistance training: a comparison between novice and experienced lifters - a systematic review and dose-response meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Creatine (Cr) supplementation is well established for enhancing fat-free mass (FFM) when combined with resistance training (RT). However, the influence of prior training experience on supplementation efficacy remains unknown. OBJECTIVE: This systematic review and dose-response meta-analysis of controlled trials evaluated the effects of Cr supplementation combined with RT on body composition, with particular emphasis on the differences between trained (experienced) and untrained (novice) individuals. METHODS: A systematic search of major databases was conducted to identify controlled trials published until March 2025. The effects of Cr supplementation on body mass, body mass index (BMI), FFM, fat mass (FM), and body fat percentage (BFP) were examined using random-effects meta-analysis. RESULTS: < 0.001) without significant effects on FM, BMI, and BFP. Trained individuals exhibited greater, though non-significant, gains in FFM (1.82 vs. 1.23 kg) compared with untrained participants, despite similar increases in total body mass. Dose-response analyses identified significant relationships between Cr dose and changes in body mass and BMI. Furthermore, supplementation duration was associated with changes in BFP and body mass. CONCLUSION: Both novice and experienced lifters gained FFM with Cr supplementation compared to placebo. The increase in FFM was approximately 0.6 kg (≈50%) greater in experienced participants; however, this between-group difference was not statistically significant.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».