Índice glicêmico e carga glicêmica da dieta de atletas e sua associação com desempenho físico
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2017 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFMT |
Texto Completo: | http://ri.ufmt.br/handle/1/4334 |
Resumo: | Glycemic Index (GI) and Glycemic Load (GL) were proposed to enhance physical performance, but there is no consensus in the literature. Objectives: To associate GI and GL of the diet with athletes’ physical performance. Methods: Body weight, height, % body fat, food data and information about exercise training from modalities and genders were collected. The RAST was applied to evaluate the performance and obtain results referent to Fatigue Index and Relative Maximum Power (RMP). Data were categorized into tertiles according to performance. TestT-student, Anova One-Way with Bonferroni post-hoc, and Kruskal-Wallis were used to evaluate the difference between tertiles and multiple linear regression models to evaluate the relationship between performance and GI/GL, adjusted for weekly training hours, sports modalities, carbohydrate, body fat %, age and sex. Results: Athletes showed Age: 18 ± 6.5, BMI: 23 ± 3.1% body fat: 14 ± 6.9, Training hours: 12 ± 6.8, CHO: 5.0 ± 3.1, IG: 53.3 ± 7.2, CG: 36.9 ± 18.7, FI: 5.1 ± 2.6, maxPower: 7.2 ± 1.9. There were differences between the BMI tertiles to IF (1st: 4.0 ± 2.2 and 3rd: 6.0 ± 2.6), body fat %andMaxPower (1st: 8.0 ± 1.7 and 3rd: 6.0 ± 1.8) and energy per day and maxPower (1º: 6,5 ± 2,2 and 3º: 7,8 ± 1,3). CG was associated to MaxPower adjusted by the trainning, sports modalities and carbohydrate. As protein diet was associatioted to fatigue adjusted for, body fat %, age and sex. Conclusion: CG of athlete’s diet it’s a predictor of Power and no relationship were found about GI. Protein diet was a strong predictor of fatigue and further studies are needed. |
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Índice glicêmico e carga glicêmica da dieta de atletas e sua associação com desempenho físicoÍndice glicêmicoCarga glicêmicaDesempenho físicoCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::EDUCACAO FISICAGlycemic indexGlycemic loadPhysical performanceGlycemic Index (GI) and Glycemic Load (GL) were proposed to enhance physical performance, but there is no consensus in the literature. Objectives: To associate GI and GL of the diet with athletes’ physical performance. Methods: Body weight, height, % body fat, food data and information about exercise training from modalities and genders were collected. The RAST was applied to evaluate the performance and obtain results referent to Fatigue Index and Relative Maximum Power (RMP). Data were categorized into tertiles according to performance. TestT-student, Anova One-Way with Bonferroni post-hoc, and Kruskal-Wallis were used to evaluate the difference between tertiles and multiple linear regression models to evaluate the relationship between performance and GI/GL, adjusted for weekly training hours, sports modalities, carbohydrate, body fat %, age and sex. Results: Athletes showed Age: 18 ± 6.5, BMI: 23 ± 3.1% body fat: 14 ± 6.9, Training hours: 12 ± 6.8, CHO: 5.0 ± 3.1, IG: 53.3 ± 7.2, CG: 36.9 ± 18.7, FI: 5.1 ± 2.6, maxPower: 7.2 ± 1.9. There were differences between the BMI tertiles to IF (1st: 4.0 ± 2.2 and 3rd: 6.0 ± 2.6), body fat %andMaxPower (1st: 8.0 ± 1.7 and 3rd: 6.0 ± 1.8) and energy per day and maxPower (1º: 6,5 ± 2,2 and 3º: 7,8 ± 1,3). CG was associated to MaxPower adjusted by the trainning, sports modalities and carbohydrate. As protein diet was associatioted to fatigue adjusted for, body fat %, age and sex. Conclusion: CG of athlete’s diet it’s a predictor of Power and no relationship were found about GI. Protein diet was a strong predictor of fatigue and further studies are needed.Índice Glicêmico (IG) e Carga Glicêmica (CG) foram propostos como estratégias importantes na dieta de atletas, porém, não há consenso na literatura sobre seus papeis na melhora do desempenho físico. Objetivos: Associar o IG e a CG da dieta com o desempenho físico de atletas. Métodos: Coletou-se peso corporal, altura, % de gordura, dados alimentares pelo Recordatório Alimentar 24h e informações relativas ao treino de 114 atletas de diversas modalidades (atletismo, fisiculturismo, ciclismo, lutas, futebol, voleibol e natação) de ambos os sexos. O RAST avaliou o desempenho físico a partir da obtenção do Índice de Fadiga (IF) e da Potência máxima relativa (PMR). Os dados foram categorizados em tercis segundo os índices de desempenho. Utilizou-se o teste t-student, Anova One-Way com post-hoc de Bonferroni e Kruskal-Wallis para avaliar a diferença entre os tercis com nível de significância p<0,05. Foram desenvolvidos modelos de regressão linear múltipla para avaliar a relação entre o desempenho físico, IG e CG, ajustados por horas de treino semanal, modalidade, carboidrato (CHO), % de gordura, idade e sexo. Resultados: A média ±dp de idade foi de 18±6,5 anos, e valores relativos à composição corporal, tal como de IMC e % de gordura foram de 23±3,1 kg.m² e 14±6,9%, respectivamente. As horas referidas de treino semanal foi de 12±6,8 h. Sob aspectos alimentares, o consumo médio±dp de CHO foi de 5,0±3,1g.kg-1 .dia1 , IG e CG da dieta 53,3±7,2 e 36,9± 18,7, respectivamente. Os parâmetros de desempenho demonstraram médias de IF de 5,1±2,6 W.s e PMR de 7,2±1,9 W.kg. Houve diferenças entre os tercis de IMC com índice de fadiga (1º: 4,0± 2,2 e 3º: 6,0± 2,6), entre % de gordura com PMR (1º: 8,0± 1,7 e 3º: 6,0±1,8) e energia.kcal.dia-1 com PMR (1º: 6,5± 2,2 e 3º: 7,8± 1,3). CG teve associação com PMR e, quando ajustada por horas de treino semanal, associou-se com modalidade e CHO.g.kg-1 .dia-1 . IG e CG não foram preditores para IF e somente a proteína.g.kg-1 .dia-1 da dieta apresentou associação positiva, mesmo após ajuste por CHO.g.kg-1 .dia-1 , % de gordura, idade e sexo. Conclusão: CG da dieta dos atletas foi preditora da PMR independente de horas de treino, modalidade e CHO da dieta. A proteína apresentou-se como forte preditor de IF ajustada ao carboidrato, % de gordura, idade e sexo. Pesquisas futuras são necessárias para confirmar essas relações e demais fatores associados ao desempenho físico.Universidade Federal de Mato GrossoBrasilFaculdade de Educação Física (FEF)UFMT CUC - CuiabáPrograma de Pós-Graduação em Educação FísicaStoppiglia, Luiz FabrizioRavagnani, Christianne de Faria Coelhohttp://lattes.cnpq.br/4505610148891729http://lattes.cnpq.br/5914424850845137Stoppiglia, Luiz Fabrizio213.773.968-27http://lattes.cnpq.br/5914424850845137Ravagnani, Christianne de Faria Coelho696.657.101-68http://lattes.cnpq.br/4505610148891729213.773.968-27696.657.101-68Voltarelli, Fabrício Azevedo294.893.518-06http://lattes.cnpq.br/8710187484419682Oliveira, Erick Prado de324.577.368-46http://lattes.cnpq.br/1220120062149109Fernandes, Vânia Letícia Souza2023-06-26T15:57:34Z20172023-06-26T15:57:34Z2017-06-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisFERNANDES, Vânia Letícia Souza. Índice glicêmico e carga glicêmica da dieta de atletas e sua associação com desempenho físico. 2017. 71 f. Dissertação (Mestrado em Educação Física) - Universidade Federal de Mato Grosso, Faculdade de Educação Física, Cuiabá, 2017.http://ri.ufmt.br/handle/1/4334porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFMTinstname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)instacron:UFMT2023-06-27T09:34:22Zoai:localhost:1/4334Repositório InstitucionalPUBhttp://ri.ufmt.br/oai/requestjordanbiblio@gmail.comopendoar:2023-06-27T09:34:22Repositório Institucional da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)false |
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