EFICACITATEA SUPLIMENTELOR PROTEICE ASUPRA PERFORMANȚEI ATLETICE ȘI A RECUPERĂRII POST-EXERCIȚIU

1 Context

Proteina, un macronutrient esențial, este importantă pentru sportivi datorită rolului său în creștere, repararea țesuturilor și reglarea metabolică și hormonală. Asociația Națională de Forță și Condiționare și Colegiul American de Medicină Sportivă au stabilit aportul zilnic recomandat de proteine pentru sportivii de anduranță și pentru sportivii de forță. Acest studiu a avut ca scop investigarea dacă diferite tipuri și doze de suplimente proteice sunt asociate cu îmbunătățiri ale performanței atletice și ale recuperării după efort.

În prezent, eficiența suplimentelor proteice asupra performanței sportive și a recuperării post-efort rămâne neclară și controversată. Rezultatele cercetărilor sunt inconsistente și adesea lipsite de credibilitate din cauza dimensiunilor mici ale eșantioanelor. Unele studii sugerează că efectele benefice ale aportului de proteine asupra performanței, cum ar fi anduranța și forța musculară, sunt relativ limitate. Mai multe studii au arătat că adăugarea de proteine la carbohidrați nu îmbunătățește performanța de anduranță, în special în ciclism. În plus, atunci când aportul energetic este controlat și carbohidrații sunt consumați într-o cantitate considerată optimă pentru oxidarea carbohidraților exogeni, adăugarea de proteine nu oferă nicio îmbunătățire suplimentară a performanței de anduranță. De asemenea, Jäger și colab. au constatat că efectul proteinelor asupra forței musculare este minim, multe studii raportând rezultate nesemnificative.

În ciuda dovezilor care pun sub semnul întrebării eficacitatea suplimentelor proteice, alte studii au arătat beneficii semnificative pentru sportivi. Îmbunătățirile performanței în exercițiile de anduranță obținute prin suplimente proteice, chiar dacă nu sunt semnificative statistic, pot fi totuși importante din punct de vedere terapeutic, în special pentru sportivi. La Jocurile Olimpice, o diferență de o secundă poate stabili campionul. Un studiu care a implicat 30 de sportivi clinic sănătoși a constatat că suplimentele proteice îmbunătățesc furnizarea de energie aerobă, conducând la o performanță de anduranță mai bună. Pe de altă parte, cea mai recentă revizuire a concluzionat că suplimentarea cu proteine este o strategie eficientă pentru creșterea masei și forței corpului inferior.

În plus, puține studii sau revizuiri au examinat sistematic modul în care factori precum tipul de proteină, momentul administrării, doza și caracteristicile sportivilor influențează rezultatele. Cercetările recente care compară proteinele vegetale cu cele de origine animală sunt în creștere, însă majoritatea studiilor nu au identificat un avantaj semnificativ al proteinelor vegetale față de cele animale în îmbunătățirea performanței atletice, inclusiv a anduranței și a forței musculare. De asemenea, ingestia de proteine înainte de somn poate fi o strategie eficientă pentru a stimula sinteza proteinelor musculare pe timpul nopții. Atunci când este utilizată în timpul exercițiilor de rezistență prelungite, suplimentarea cu proteine înainte de somn poate crește semnificativ masa și forța musculară. Cu toate acestea, nu există încă un studiu cuprinzător care să fi examinat efectele tipului și momentului administrării proteinelor la sportivi. Utilizarea diferitelor tipuri și doze de proteine în studii diferite a condus la rezultate inconsistente. Prin urmare, există o nevoie de studii la scară largă care să ofere recomandări eficiente pentru utilizarea suplimentelor proteice la sportivi.

Acest studiu a avut ca scop evaluarea eficacității suplimentelor proteice asupra performanței atletice și a recuperării post-efort la sportivi, utilizând o meta-analiză bayesiană multilevel. De asemenea, am explorat relația dintre diverse strategii de suplimentare cu proteine, inclusiv suplimentele proteice administrate singure, proteinele consumate împreună cu carbohidrați, sursele diferite de proteine, momentul administrării proteinelor, dozele suplimentare de proteine și aportul total zilnic de proteine, care include conținutul proteic al celor trei mese zilnice.

Pe baza cercetărilor existente, dar limitate, am formulat trei ipoteze: 1 atât suplimentele proteine–carbohidrați, cât și suplimentele cu conținut ridicat de proteine pot îmbunătăți eficient performanța atletică și recuperarea post-efort; 2 proteina din zer și proteina din soia sunt tipurile optime de proteine; 3 eficacitatea suplimentării cu proteine poate varia în funcție de factori precum momentul administrării proteinelor, diferența dintre intervențiile acute și cele cronice și dacă aportul energetic este echilibrat între grupurile experimental și de control.

2 Metodă

Acest studiu a fost înregistrat în PROSPERO și a respectat ghidurile de raportare PRISMA. A fost realizată o meta-analiză bayesiană în combinație cu o revizuire sistematică, utilizând Covidence, GRADEprofiler, R versiunea 4.4.1 și GetData Graph Digitiser.

2.1 Căutarea literaturii

A fost elaborată o strategie de căutare cuprinzătoare utilizând termeni Medical Subject Headings și termeni de căutare în text liber pentru a căuta sistematic bazele de date SPORTDiscus, PubMed, Ovid, Web of Science, MEDLINE, CINAHL și Scopus la data de 26 septembrie 2024. Cuvintele-cheie și titlurile de subiect au fost finalizate prin discuții între cei doi autori. Șirurile detaliate de căutare pentru fiecare bază de date sunt prezentate în Fișierul suplimentar S1. Un total de 6.129 de studii au fost identificate utilizând instrumentul online Covidence pentru revizuiri sistematice.

2.2 Criterii de includere și excludere

În conformitate cu principiul PICOS, studiile non-umane și studiile necomparative au fost excluse. Studiile eligibile au fost studii randomizate controlate care au inclus suplimente proteice. Studiile fără grup de control sau fără grup cu proteine nu au fost luate în considerare. Studiile non-originale, precum scrisori, revizuiri sau editoriale, precum și studiile fără date disponibile pentru extracție au fost, de asemenea, excluse.

Participanții din studiile randomizate controlate trebuiau să fie sportivi. Studiile au fost incluse doar dacă grupul experimental a primit un supliment proteic, iar grupul de control nu a primit nicio formă de suplimentare proteică, cum ar fi placebo, carbohidrați sau niciun supliment. Studiile care comparau diferite tipuri, momente de administrare sau doze de suplimente proteice fără un grup de control fără proteine au fost excluse pentru a asigura existența unui grup de comparație adecvat. Rezultatele din studii trebuiau să fie legate de performanța atletică, inclusiv performanța de anduranță și forța musculară, sau de recuperarea post-efort, incluzând refacerea glicogenului și oboseala.

2.3 Procesul de selecție

Instrumentul automat din Covidence recomandat de PRISMA a fost utilizat pentru a genera diagrama de flux. Doi evaluatori au analizat independent titlurile și rezumatele, urmate de textele integrale, în raport cu criteriile de eligibilitate, utilizând instrumentul online Covidence.

2.4 Evaluarea riscului de bias

Riscul de bias pentru toate studiile incluse a fost evaluat independent utilizând ghidurile și criteriile descrise în Manualul Cochrane pentru revizuiri sistematice ale intervențiilor. Două dintre autori au evaluat studiile incluse pe baza criteriilor Cochrane privind riscul de bias în studiile randomizate controlate, folosind platforma Covidence. Au fost evaluate șapte domenii de bias: generarea secvenței de randomizare; ascunderea alocării; orbirea participanților și a personalului; orbirea evaluării rezultatelor; date incomplete privind rezultatele; raportare selectivă; alte surse de bias. Riscul de bias a fost clasificat ca scăzut, neclar sau ridicat. După evaluările independente, autorii au ajuns la un consens prin discuții. Rezultatele finale au fost înregistrate într-un șablon Excel și introduse în software-ul R pentru a crea grafice sumare ale riscului de bias folosind pachetul robvis. Studiile cu mai mult de două și mai puțin de patru domenii marcate ca risc neclar au fost clasificate ca având un risc moderat per ansamblu.

2.5 Biasul de publicare

Pentru a evalua biasul de publicare, a fost utilizat pachetul PublicationBias din R, care oferă o abordare de analiză a sensibilității ce nu se bazează pe simetria graficului de tip pâlnie. În schimb, acesta estimează cât de puternic ar trebui să fie biasul de publicare pentru a reduce dimensiunea efectului observat sau intervalul său de încredere până la un prag specificat.

Presupunând că rezultatele pozitive și semnificative statistic au o probabilitate mai mare de a fi publicate, a fost creat un grafic de tip pâlnie bazat pe semnificație pentru a compara vizual studiile afirmative și cele neafirmative. Estimarea în cel mai defavorabil caz, bazată exclusiv pe studiile neafirmative, a oferit un reper pentru evaluarea robusteții rezultatelor. De asemenea, a fost calculată valoarea s, definită ca raportul minim de selecție necesar pentru a atenua efectul până la nul. O valoare s de tipul „nu este posibil” indică faptul că niciun bias de publicare plauzibil nu poate explica pe deplin efectul observat.

Pentru a completa această metodă mai recentă, au fost aplicate și tehnici tradiționale utilizând pachetul metafor. A fost generat un grafic standard de tip pâlnie, a fost efectuat testul Egger și a fost aplicată metoda trim-and-fill atunci când testul Egger a indicat un prag de semnificație statistică, oferind dovezi suplimentare dintr-o perspectivă frecventistă.

2.6 Extragerea datelor

Datele au fost extrase independent de doi autori utilizând Covidence, iar neconcordanțele au fost rezolvate prin discuții cu al treilea autor. Pentru fiecare studiu au fost extrase caracteristici precum grupul de intervenție, grupul de control, primul autor, anul publicării, designul studiului, țara, vârsta participanților, indicele de masă corporală, tipul de sportiv, tipul de proteină, doza suplimentară de proteine, doza totală de proteine, durata, perioada de spălare sau de urmărire și măsura rezultatului. Rezultatele au inclus timpul până la epuizare, forța membrelor inferioare, forța membrelor superioare, o repetare maximă, probele de ciclism contra cronometru, contracția voluntară maximă, săritura cu contramișcare, puterea anaerobă maximă și medie, săritura verticală, distanța parcursă pe bicicletă, forța de prindere a mâinii, viteza maximă, viteza medie, glicemia, glicogenul muscular, lactatul sanguin, durerea musculară, oboseala fizică și mentală și VO2max.

Datele au fost prezentate ca medie plus sau minus deviația standard. Atunci când datele nu au fost prezentate sub formă numerică exactă, a fost utilizat GetData Graph Digitiser pentru extragerea valorilor din grafice. A fost folosit un instrument online denumit Meta-analysis Accelerator pentru a converti datele care nu erau inițial în format medie și deviație standard și pentru a calcula valorile de modificare, ținând cont de măsurătorile de bază înainte și după intervenție. Deoarece niciun studiu nu a furnizat coeficienți de corelație, a fost presupusă o corelație de 0,5 pentru toate studiile.

Pachetul Metafor din R a fost utilizat pentru a calcula diferența medie standardizată conform formulei:

SMD = √
(n1i − 1) × sd1i² + (n2i − 1) × sd2i²
────────────────────────────
n1i + n2i − 2

2.7 Măsuri sumare și sinteza datelor

Modele bayesiene cu efecte mixte, implementate în pachetul brms din R, au fost utilizate pentru a analiza variația dimensiunilor efectului. Modelele au fost ajustate presupunând o distribuție normală și au inclus efecte aleatorii pentru identificarea în cadrul studiului și între studii, pentru a lua în considerare eterogenitatea internă și între studii, conform următoarelor formule:

I² în cadrul studiilor = τ² cu identificare / varianța totală × 100
I² între studii = τ² între identificări / varianța totală × 100

Pe lângă indicatorii de eterogenitate, au fost testați doi indici utilizând pachetul metainc: indicele de disimilaritate și inconsistența între studii, pentru a evalua potențiala inconsistență din fiecare model. Acești indici au fost considerați mai potriviți pentru meta-analiza bayesiană comparativ cu indicatorii tradiționali de eterogenitate. Un indice de disimilaritate de cel puțin 50% și o inconsistență între studii de cel puțin 25% au fost considerate indicative pentru o inconsistență importantă. Acești indici diferă de măsurile existente anterior prin faptul că iau în considerare dimensiunea efectului în raport cu pragurile decizionale. Au fost stabilite trei praguri decizionale pentru diferența medie standardizată: 0,2, 0,5 și 0,8.

Au fost utilizate priori slab informative pentru efectele aleatorii. Deși nu sunt universal optime, priori slab informative sunt considerate pe scară largă o practică recomandată în meta-analiza bayesiană, în special atunci când cunoștințele anterioare sunt limitate. Performanța atletică și recuperarea post-efort au fost analizate separat, fiecare punct de date fiind categorisit în funcție de strategia de suplimentare cu proteine, sursa proteinei, doza suplimentară de proteine, aportul total de proteine, potrivirea aportului energetic, starea de repaus alimentar, designul studiului, ingestia acută sau cronică și momentul administrării proteinelor. În al doilea rând, pentru a explora sursele de eterogenitate, măsurile de rezultat au fost reclasificate în modele musculare, de anduranță, de glicogen și de oboseală. Ulterior, au fost aplicate modele de interacțiune utilizând pachetul brms pentru analiza datelor, abordare care a contribuit la reducerea complexității datelor și la diminuarea eterogenității.

Au fost ajustate cincisprezece modele pentru fiecare dintre seturile de date privind performanța atletică și recuperarea post-efort. Zece modele bayesiene utilizate în acest studiu au fost stabilite ulterior. Specificațiile modelelor au fost rafinate pe baza comentariilor evaluatorilor și a ajustărilor realizate în timpul procesului analitic pentru a corecta erori inițiale și a îmbunătăți potrivirea modelelor. Detaliile modelelor ajustate sunt prezentate mai jos:

1. Model nul pentru estimarea dimensiunilor globale ale efectului, aplicat separat pentru performanța atletică și recuperarea post-efort.
2. Modelul suplimentelor, comparând diferite tipuri de suplimentare.
3. Modelul sursei de proteine, incluzând diverse tipuri de proteine.
4. Modelul dozei de proteine, care reprezintă cantitatea zilnică de proteine provenite din suplimente, excluzând aportul din mesele zilnice.
5. Modelul dozei totale, care reprezintă aportul zilnic total de proteine.
6. Modelul momentului administrării proteinelor.
7. Modelul stării de repaus alimentar, referitor la consumul sau nu al altor alimente înainte de supliment.
8. Modelul energetic, care indică dacă aportul caloric zilnic a fost egal între grupuri.
9. Modelul de design al studiului, care distinge între studiile paralele și cele de tip crossover.
10. Modelul acut–cronic, care explorează eficacitatea aportului proteic pe termen scurt comparativ cu cel pe termen lung asupra forței musculare și anduranței.
11. Modelul de anduranță, pentru explorarea surselor eficiente și a eterogenității efectelor suplimentării cu proteine.
12. Modelul muscular, pentru explorarea surselor eficiente și a eterogenității efectelor asupra forței musculare.
13. Modelul glicogenului, care analizează refacerea glicogenului, proces bifazic ce implică o fază rapidă inițială și o fază mai lentă.
14. Modelul oboselii, care include indicatori de oboseală fiziologică și subiectivă.
15. Modelul de interacțiune, care examinează modul în care rezultatele de performanță diferă în funcție de condițiile suplimentării cu proteine, cu scopul principal de a identifica sursele de eterogenitate și eficacitatea suplimentelor proteice.

Pentru fiecare model au fost utilizate patru lanțuri a câte 10.000 de iterații. Convergența lanțurilor Markov a fost evaluată utilizând statistica Rhat, valorile apropiate de 1 indicând o convergență adecvată. Gradul de susținere a unei diferențe față de zero a fost evaluat prin factori Bayes. Factorii Bayes au fost interpretați pe o scară convențională, valorile peste 3 indicând dovezi moderate, iar cele peste 10 indicând un suport puternic pentru existența unui efect. Pentru modelele ierarhice complexe, calcularea intervalului de densitate maximă de 95% oferă o reprezentare directă a celor mai plauzibile rezultate din distribuția posterioară, fără a necesita aproximarea valorilor p sau a intervalelor de încredere.

2.8 Certitudinea dovezilor

Calitatea dovezilor privind suplimentarea cu proteine a fost evaluată utilizând abordarea GRADE, care analizează riscul de bias, inconsistența, caracterul indirect și imprecizia estimărilor efectului. Abordarea GRADE clasifică nivelul dovezilor ca fiind ridicat, moderat, scăzut sau foarte scăzut. În plus, în evaluarea inconsistenței, pe lângă indicatorul de eterogenitate I², au fost utilizați și indicatorii de inconsistență calculați anterior, DI și ASI, pentru a sprijini aprecierea calității rezultatelor. Dacă indicatorii de inconsistență au arătat o inconsistență moderată sau mai mare, nivelul dovezilor a fost retrogradat cu cel puțin un nivel.

2.9 Analiza de moderare

În acest studiu a fost realizată o analiză de moderare utilizând pachetul brms din R, care a inclus patru variabile moderatoare de tip caracteristică: vârsta, greutatea, procentul de femei din rândul participanților și dimensiunea eșantionului. De asemenea, au fost incluse trei variabile moderatoare legate de doză, referitoare la durata suplimentării cu proteine, doza suplimentară de proteine și aportul total zilnic de proteine, pentru a investiga consumul zilnic optim de proteine și durata optimă a intervenției pentru sportivi. Analiza a utilizat un cadru bayesian, permițând estimarea dimensiunilor efectului, luând în considerare eroarea de măsurare și structura ierarhică a datelor.

3 Rezultate

Rezultatele sunt prezentate în șapte secțiuni, după cum urmează: selecția studiilor, caracteristicile studiilor incluse, evaluarea calității, meta-analiza utilizând cincisprezece modele, analiza de moderare, evaluarea calității dovezilor pentru fiecare rezultat și biasul de publicare.

3.1 Selecția studiilor

Figura 1 ilustrează procesul de selecție și sursele de informații. Covidence a eliminat automat 1.079 de înregistrări duplicate, iar alte două duplicate au fost eliminate manual. În total, au fost evaluate 6.129 de studii, dintre care 1.270 au fost marcate ca neeligibile de un instrument automat, iar 3.662 au fost excluse manual ca fiind nerelevante. După evaluarea textului integral a 116 studii, 54 au fost excluse, rezultând includerea a 62 de studii în meta-analiză. Alte 13 studii randomizate controlate au fost identificate prin căutarea citărilor, ajungându-se la un total final de 75 de studii randomizate controlate.

3.2 Caracteristicile studiilor incluse

Caracteristicile detaliate ale fiecărui studiu inclus sunt prezentate în Fișierul suplimentar S2. În total, au fost incluse 75 de studii care au implicat 1.206 sportivi, dintre care 220 femei și 916 bărbați, pentru 70 de sportivi lipsind informațiile privind sexul. Douăzeci și nouă de studii au fost studii randomizate controlate, iar 46 au fost studii randomizate de tip crossover. Din punct de vedere geografic, 37 de studii au fost realizate în Europa, 21 în America de Nord, șapte în Oceania, șase în Asia, trei în Africa și unul în America de Sud.

Patruzeci și patru de studii au utilizat suplimente proteine–carbohidrați ca intervenție, în timp ce 27 au utilizat suplimente proteice pure. Două studii au implementat diete hiperproteice, iar două au utilizat iaurturi îmbogățite cu proteine sau suplimente de proteine combinate cu probiotice ca intervenții. Unsprezece studii nu au raportat aportul energetic zilnic nici pentru grupul de intervenție, nici pentru grupul de control.

Dintre cele 75 de studii incluse, opt studii nu au specificat sursa de proteină, iar alte opt au utilizat suplimente care combinau mai multe tipuri de proteine. Treizeci și cinci de studii au utilizat proteina din zer, șase au utilizat proteina din soia, un studiu a utilizat suplimente cu aminoacizi cu lanț ramificat, nouă studii au utilizat proteina din cazeină și zece studii au utilizat proteina din lapte. În plus, câte un studiu a utilizat colagen hidrolizat, proteină din albuș de ou, proteină din grâu sau proteină din carne de vită.

Disciplinele sportive ale participanților au inclus ciclism, triatlon, lupte, box, orientare sportivă, alergare, hochei pe iarbă, haltere, fotbal american, fotbal, baschet, rugby, volei, atletism, yachting și judo. Nouă studii nu au raportat disciplina sportivă a participanților. În ceea ce privește aportul suplimentar de proteine din suplimente, șase studii au raportat mai mult de 2 g/kg/zi, patru studii au raportat între 1 și 2 g/kg/zi, iar restul au raportat mai puțin de 1 g/kg/zi.

3.3 Evaluarea riscului de bias

Rezumatul riscului de bias este ilustrat în Figura 2, iar graficele specifice riscului de bias pentru fiecare studiu sunt prezentate în Fișierul suplimentar S3. Instrumentul Cochrane pentru evaluarea riscului de bias a fost utilizat pentru a analiza studiile incluse, rezultatele fiind vizualizate cu ajutorul pachetului robvis din R. Unele studii au fost evaluate ca având risc ridicat deoarece au utilizat metode inadecvate de randomizare, cum ar fi randomizarea pe blocuri, iar unii autori au recunoscut explicit că lipsa orbirii ar putea introduce bias. Majoritatea studiilor au fost evaluate ca prezentând unele îngrijorări în domeniul orbirii evaluatorilor rezultatelor, din cauza raportării insuficiente. Unele studii au prezentat îngrijorări legate de ascunderea alocării și de orbirea participanților și a personalului, din cauza lipsei de informații. Per ansamblu, aproape 75% dintre studii au fost evaluate ca având risc scăzut de bias, mai puțin de 15% ca risc moderat și mai puțin de 10% ca risc ridicat.

3.4 Meta-analiza
Meta-analiza a fost împărțită în cincisprezece secțiuni, fiecare prezentând patru măsuri de rezultat: forța musculară, performanța de anduranță, refacerea glicogenului și recuperarea oboselii. Rezultatele detaliate pentru fiecare model sunt prezentate în Fișierul suplimentar S4. Convergența lanțurilor Markov în toate cele cincisprezece modele a arătat o convergență bună pe baza parametrului Rhat. Valoarea Rhat în toate rezultatele a fost apropiată de 1,00. Prin urmare, nu am prezentat în text rezultatele convergenței lanțurilor Markov.

3.5 Modelul nul
În modelul nul, mărimea efectului global a fost calculată pentru patru rezultate. Toate diagramele forestiere și diagramele de densitate ale celor patru rezultate din modelul nul sunt prezentate în Fișierul suplimentar S5. Șaizeci și patru de studii, implicând 1.048 de sportivi, au fost incluse în analiza performanței de anduranță. Meta-analiza bayesiană a arătat un efect semnificativ statistic [μ(SMD): 0,21, 95% CI: 0,07 până la 0,35; HDI: 0,07 până la 0,34; BF: 2,76], cu heterogenitate ridicată între studii și heterogenitate scăzută în interiorul studiilor [τwithin: 0,10, I2 în interior: 3,85%, τbetween: 0,43, I2 între studii: 96,15%]. Treizeci de studii, incluzând 548 de sportivi, au fost incluse în analiza forței musculare în modelul nul, fără un efect semnificativ statistic [μ(SMD): 0,31, 95% CI: –0,01 până la 0,64; HDI: –0,01 până la 0,63; BF: 0,54], cu heterogenitate ridicată între studii și heterogenitate scăzută în interiorul studiilor [τwithin: 0,06, I2 în interior: 0,52%, τbetween: 0,83, I2 între studii: 99,48%].

Treizeci și două de studii cu 425 de sportivi au fost incluse în analiza refacerii glicogenului în modelul nul. Nu a fost observat niciun efect semnificativ statistic în meta-analiză [μ(SMD): 0,17, 95% CI: –0,01 până la 0,35; HDI: –0,01 până la 0,36; BF: 0,26], cu heterogenitate scăzută între studii și heterogenitate moderată în interiorul studiilor [τwithin: 0,31, I2 în interior: 68,54%, τbetween: 0,21, I2 între studii: 31,46%]. Patruzeci și trei de studii, cuprinzând 663 de sportivi, au fost incluse în analiza recuperării oboselii după efort în modelul nul. Nu a fost observat niciun efect semnificativ statistic în meta-analiză [μ(SMD): 0,16, 95% CI: –0,01 până la 0,33; HDI: –0,01 până la 0,32; BF: 0,23], cu heterogenitate ridicată între studii și heterogenitate scăzută în interiorul studiilor [τwithin: 0,16, I2 în interior: 13,79%, τbetween: 0,40, I2 între studii: 86,21%].

3.6 Modelul suplimentelor
Au fost efectuate cinci comparații care au inclus suplimente proteice versus placebo, suplimente proteice versus suplimente cu carbohidrați, proteine plus probiotic versus placebo, suplimente proteine-carbohidrați versus suplimente cu carbohidrați și suplimente proteine-carbohidrați versus placebo.

Diagrama forestieră este prezentată în Figura 3. În rezultatele privind performanța sportivă, incluzând forța musculară și performanța de anduranță, cincisprezece studii implicând 334 de sportivi au fost incluse în comparația dintre suplimentele proteice și placebo. Au fost observate efecte semnificative statistic atât pentru performanța de anduranță [μ(SMD): 0,37, 95% CI: 0,02 până la 0,71; HDI: 0,07 până la 0,73; BF: 1,6], cât și pentru forța musculară [μ(SMD): 0,72, 95% CI: 0,18 până la 1,27; HDI: 0,18 până la 1,26; BF: 4,37]. Opt studii implicând 98 de sportivi au fost incluse în comparația dintre suplimentele proteine-carbohidrați și placebo. Nu a fost observat niciun efect semnificativ statistic pentru forța musculară, în timp ce pentru performanța de anduranță a fost observat un efect semnificativ statistic [μ(SMD): 0,57, 95% CI: 0,2 până la 0,93; HDI: 0,19 până la 0,93; BF: 7,69]. În modelul suplimentelor au fost observate o heterogenitate moderată între studii și o heterogenitate scăzută în interiorul studiilor pentru anduranță [τwithin: 0,08, I2 în interior: 2,22%, τbetween: 0,45, I2 între studii: 70,09%] și pentru forța musculară [τwithin: 0,06, I2 în interior: 0,52%, τbetween: 0,79, I2 între studii: 90,75%].

În rezultatele privind recuperarea după efort, incluzând refacerea glicogenului și recuperarea oboselii post-efort, opt studii care au implicat 146 de sportivi au fost incluse în comparația dintre suplimentele proteice și suplimentele cu carbohidrați. Nu a fost identificat niciun efect semnificativ statistic pentru oboseală, în timp ce pentru refacerea glicogenului a fost observat un efect semnificativ statistic [μ(SMD): 0,83, 95% CI: 0,21 până la 1,46; HDI: 0,21 până la 1,46; BF: 4,84]. În modelul suplimentelor au fost observate o heterogenitate scăzută între studii și o heterogenitate scăzută în interiorul studiilor atât pentru refacerea glicogenului [τwithin: 0,21, I2 în interior: 13,15%, τbetween: 0,18, I2 între studii: 9,92%], cât și pentru oboseală [τwithin: 0,15, I2 în interior: 7%, τbetween: 0,37, I2 între studii: 42,86%].

3.7 Modelul sursei de proteină
Modelul sursei de proteină a împărțit datele în zece tipuri de proteine pentru analiza rezultatelor privind performanța sportivă. Diagrama forestieră este prezentată în Figura 4. Doar o singură sursă de proteină, proteina din zer, a arătat efecte semnificative statistic atât pentru performanța de anduranță [μ(SMD): 0,28, 95% CI: 0,07 până la 0,49; HDI: 0,07 până la 0,49; BF: 1,52], cât și pentru forța musculară [μ(SMD): 0,53, 95% CI: 0,01 până la 1,05; HDI: 0,004 până la 1,05; BF: 1,04]. Nu au fost observate efecte semnificative statistic pentru alte tipuri de surse proteice. În modelul suplimentelor au fost observate o heterogenitate moderată între studii și o heterogenitate scăzută în interiorul studiilor pentru anduranță [τwithin: 0,09, I2 în interior: 2,39%, τbetween: 0,48, I2 între studii: 68,06%] și pentru forța musculară [τwithin: 0,06, I2 în interior: 0,36%, τbetween: 0,94, I2 între studii: 89,51%].

Pentru rezultatele privind recuperarea post-efort, datele au fost împărțite în zece tipuri de proteine. Pentru toate tipurile de surse proteice, nu a fost observat niciun efect semnificativ statistic. În modelul sursei de proteină au fost observate o heterogenitate scăzută între studii și o heterogenitate scăzută în interiorul studiilor atât pentru refacerea glicogenului [τwithin: 0,27, I2 în interior: 15,8%, τbetween: 0,22, I2 între studii: 10,49%], cât și pentru oboseală [τwithin: 0,16, I2 în interior: 7,41%, τbetween: 0,41, I2 între studii: 46,22%].

3.8 Modelul dozei de proteină
În modelul dozei de proteină, datele au fost împărțite în trei tipuri, 0–1 g/kg, 1–2 g/kg și 2–3 g/kg, pe baza dozei suplimentare de proteină din consumul zilnic de suplimente proteice. Diagrama forestieră poate fi consultată în Fișierul suplimentar S6. În ceea ce privește performanța sportivă, doar doza suplimentară de proteină de 0–1 g/kg pe zi provenită din suplimente proteice a arătat un efect semnificativ statistic asupra performanței de anduranță [μ(SMD): 0,25, 95% CI: 0,10 până la 0,41; HDI: 0,10 până la 0,40; BF: 4,99], cu heterogenitate moderată între studii și heterogenitate scăzută în interiorul studiilor [τwithin: 0,09, I2 în interior: 2,78%, τbetween: 0,44, I2 între studii: 66,37%]. Cincizeci și cinci de studii, cu 901 sportivi, au fost incluse în acest grup.

În recuperarea post-efort, doar doza suplimentară de proteină de 0–1 g/kg provenită din suplimente proteice a prezentat un efect mic, dar semnificativ statistic, asupra recuperării oboselii [μ(SMD): 0,18, 95% CI: 0,02 până la 0,36; HDI: 0,01 până la 0,36; BF: 0,44], cu heterogenitate scăzută atât între studii, cât și în interiorul studiilor [τwithin: 0,14, I2 în interior: 7,73%, τbetween: 0,29, I2 între studii: 33,35%]. Deși intervalul HDI de 95% a exclus valoarea zero, indicând un efect pozitiv mic, dar credibil, factorul Bayes a oferit doar dovezi slabe pentru ipoteza alternativă, sugerând că efectul trebuie interpretat cu prudență. Treizeci și cinci de studii și 551 de sportivi au fost incluși în acest grup.

3.9 Modelul dozei totale
În modelul dozei totale, datele au fost împărțite în trei tipuri, 0–1 g/kg, 1–2 g/kg și 2–3 g/kg, pe baza dozei totale de proteină din aportul zilnic, provenită atât din suplimente proteice, cât și din cele trei mese zilnice. Diagrama forestieră este prezentată în Fișierul suplimentar S6. În ceea ce privește performanța sportivă și recuperarea post-efort, nu au fost observate efecte semnificative statistic pentru anduranță, forța musculară, refacerea glicogenului sau recuperarea oboselii în niciuna dintre cele trei categorii de doză proteică.

3.10 Modelul momentului administrării proteinelor
În modelul momentului administrării proteinelor, datele au fost împărțite în două perioade, zi și noapte. Diagrama forestieră este prezentată în Fișierul suplimentar S6. Doar grupul care a consumat suplimente proteice în timpul zilei a prezentat un efect semnificativ statistic asupra performanței de anduranță [μ(SMD): 0,25, 95% CI: 0,09 până la 0,41; HDI: 0,09 până la 0,40; BF: 3,97], cu heterogenitate scăzută între studii și în interiorul studiilor [τwithin: 0,08, I2 în interior: 6,04%, τbetween: 0,14, I2 între studii: 18,49%]. Douăzeci de studii, cu 313 sportivi, au fost incluse în acest grup. Nu a fost observat niciun efect semnificativ statistic pentru forța musculară, refacerea glicogenului și oboseală.

3.11 Modelul energetic
În modelul energetic, datele au fost împărțite în două grupuri, cu aport energetic echivalat și cu aport energetic neechivalat. Diagrama forestieră este prezentată în Fișierul suplimentar S6. Efecte semnificative statistic asupra anduranței [μ(SMD): 0,47, 95% CI: 0,24 până la 0,70; HDI: 0,24 până la 0,70; BF: 147,66] și forței musculare [μ(SMD): 0,52, 95% CI: 0,01 până la 1,04; HDI: 0,01 până la 1,04; BF: 0,99] au fost observate doar în grupul cu aport energetic neechivalat. Pentru performanța de anduranță au fost observate o heterogenitate scăzută în interiorul studiilor și o heterogenitate moderată între studii [τwithin: 0,08, I2 în interior: 2,35%, τbetween: 0,42, I2 între studii: 64,66%], iar pentru forța musculară au fost identificate o heterogenitate scăzută în interiorul studiilor și o heterogenitate ridicată între studii [τwithin: 0,06, I2 în interior: 0,47%, τbetween: 0,84, I2 între studii: 91,73%].

În rezultatele privind recuperarea post-efort, nu a fost identificat niciun efect semnificativ statistic nici pentru refacerea glicogenului, nici pentru recuperarea oboselii.

3.12 Modelul în stare de post
În modelul în stare de post, datele au fost împărțite în două grupuri: în stare de post și alimentat. Diagrama forestieră corespunzătoare este prezentată în Fișierul suplimentar S6. În ceea ce privește performanța sportivă, un efect semnificativ statistic a fost observat doar pentru anduranță în grupul alimentat, cu heterogenitate scăzută atât în interiorul studiilor, cât și între studii. Deși intervalul HDI de 95% a exclus valoarea zero, indicând un efect pozitiv mic al alimentării asupra performanței de anduranță, factorul Bayes a furnizat doar dovezi anecdotice în favoarea ipotezei nule, sugerând că dovezile pentru un efect real rămân slabe.

Pentru rezultatele privind recuperarea post-efort, un efect semnificativ statistic a fost observat doar pentru recuperarea oboselii în grupul aflat în stare de post, cu heterogenitate scăzută atât în interiorul studiilor, cât și între studii.

3.13 Modelul de design al studiului
În modelul de design, datele au fost împărțite în două grupuri: paralel și încrucișat. Diagrama forestieră corespunzătoare este prezentată în Fișierul suplimentar S6. În ceea ce privește performanța sportivă, un efect semnificativ statistic a fost observat pentru anduranță și forța musculară doar în grupul paralel. Pentru performanța de anduranță au fost observate o heterogenitate scăzută în interiorul studiilor și o heterogenitate moderată între studii, iar pentru forța musculară au fost identificate o heterogenitate scăzută în interiorul studiilor și o heterogenitate ridicată între studii.

Pentru rezultatele privind recuperarea post-efort, nu a fost observat niciun efect semnificativ statistic nici în grupul paralel, nici în grupul încrucișat. Diagrama forestieră corespunzătoare este prezentată în Fișierul suplimentar S6.

3.14 Modelul acut–cronic
În modelul acut–cronic, un efect semnificativ statistic asupra forței musculare a fost observat în grupul cu suplimentare proteică cronică, cu heterogenitate scăzută în interiorul studiilor și heterogenitate ridicată între studii. Pentru performanța de anduranță, a fost identificată semnificație statistică atât în grupul cu suplimentare proteică cronică, cât și în grupul cu suplimentare proteică acută, cu heterogenitate scăzută în interiorul studiilor și heterogenitate moderată între studii. Deși distribuțiile posterioare au exclus valoarea zero, indicând efecte pozitive credibile, factorii Bayes au sugerat doar un sprijin anectodic până la slab pentru ipoteza alternativă, cu o incertitudine mai mare observată în grupul acut. Diagrama forestieră corespunzătoare este prezentată în Fișierul suplimentar S6.

3.15 Modelul de anduranță
În modelul de anduranță, a fost observat un efect semnificativ statistic asupra performanței aerobe și anaerobe atunci când acestea au fost evaluate prin teste bazate pe ciclism, cu heterogenitate scăzută în interiorul studiilor și heterogenitate moderată între studii. Diagrama forestieră corespunzătoare este prezentată în Fișierul suplimentar S6.

3.16 Modelul muscular
În modelul muscular, un efect semnificativ statistic a fost observat doar pentru forța membrelor inferioare, cu heterogenitate scăzută în interiorul studiilor și heterogenitate ridicată între studii. Diagrama forestieră corespunzătoare este prezentată în Fișierul suplimentar S6.

3.17 Modelul glicogenului
În modelul glicogenului, nu a fost observat niciun efect semnificativ statistic nici pentru indicatorii de glucoză, nici pentru cei de glicogen muscular. Diagrama forestieră corespunzătoare este prezentată în Fișierul suplimentar S6.

3.18 Modelul oboselii
În modelul oboselii, un efect semnificativ statistic a fost identificat doar pentru indicele de oboseală, cu heterogenitate scăzută atât în interiorul studiilor, cât și între studii. Diagrama forestieră corespunzătoare este prezentată în Fișierul suplimentar S6.

3.19 Modelul de interacțiune
În primul model de interacțiune, un efect semnificativ statistic a fost observat doar în condiția cu aport energetic neechivalat pentru performanța de anduranță anaerobă, cu heterogenitate scăzută atât în interiorul studiilor, cât și între studii.

În al doilea model de interacțiune, nu au fost observate efecte semnificative statistic în nicio condiție de moment al administrării pentru toți indicatorii de forță musculară.

În al treilea model de interacțiune, un efect semnificativ statistic a fost observat doar pentru performanța la sărituri în comparația dintre suplimentele proteice și placebo, cu heterogenitate scăzută în interiorul studiilor și heterogenitate moderată între studii.

Comparativ cu modelele anterioare, toate modelele de interacțiune au arătat o reducere substanțială a heterogenității. Heterogenitatea din modelul inițial de performanță de anduranță a provenit în principal din diferențele de echivalare a aportului energetic între grupuri, în timp ce heterogenitatea din modelul de forță musculară a fost atribuită în principal variațiilor în momentul administrării proteinelor și tipurilor de suplimente proteice.

3.20 Analiza de moderare
Patru moderatori de tip caracteristică au fost adăugați în meta-regresie. Graficul de regresie este prezentat în Figura 5 pentru performanța sportivă și în Figura 6 pentru recuperarea post-efort, iar rezultatele detaliate sunt furnizate în Fișierul suplimentar S7.

În ceea ce privește performanța sportivă, vârsta a fost singurul moderator care a prezentat un efect negativ semnificativ, indicând faptul că eficiența proteinelor asupra performanței sportive scade odată cu înaintarea în vârstă. Ceilalți moderatori nu au prezentat semnificație statistică pentru performanța sportivă. Totuși, din grafic reiese că influența greutății corporale și a proporției femeilor a prezentat o tendință negativă.

În recuperarea post-efort, nu a fost identificat niciun moderator cu efect semnificativ.

Pe baza analizei de moderare a caracteristicilor, modelele care au inclus cei patru moderatori au prezentat valori scăzute ale R², indicând faptul că aceștia nu pot explica pe deplin heterogenitatea. Prin urmare, este puțin probabil ca heterogenitatea să provină din acești patru moderatori: vârsta, greutatea, dimensiunea eșantionului și sexul.

3.21 Analiza de moderare prin regresie neliniară
Trei moderatori de doză, durata suplimentării cu proteine, doza suplimentară de proteină și aportul total zilnic de proteine, au fost incluși în analiza de moderare. În ceea ce privește durata intervențiilor cu suplimente proteice, rezultatele sugerează că o perioadă cuprinsă între 40 și 65 de zile este optimă pentru îmbunătățirea performanței sportive, în timp ce o durată între 40 și 80 de zile pare adecvată pentru stimularea recuperării post-efort. Graficele de regresie sunt prezentate în Figura 7.

În ceea ce privește doza suplimentară de proteină provenită din suplimente, rezultatele arată că un aport zilnic de 1 g/kg de proteină suplimentară este mai eficient pentru îmbunătățirea performanței sportive decât aporturile mai mari. Pentru stimularea recuperării post-efort, o doză suplimentară de 0,5 g/kg a prezentat rezultate mai bune comparativ cu doze mai mari. Graficele de regresie sunt prezentate în Figura 8.

În ceea ce privește aportul total zilnic de proteine, rezultatele indică faptul că un consum de 2 g/kg pe zi conduce la îmbunătățiri mai mari ale performanței sportive comparativ cu aporturi mai mici. De asemenea, pentru recuperarea post-efort, un aport de 2 g/kg a prezentat efecte mai favorabile decât aporturile mai reduse. Graficele de regresie sunt prezentate în Figura 9.

POZA

Graficele de densitate R² sunt prezentate în Fișierul suplimentar S8. Rezultatele indică faptul că modelul dozei totale de proteine este modelul optim atât pentru performanța sportivă, cât și pentru recuperarea post-efort.

3.22 Gradul de calitate pentru fiecare rezultat
Gradul de calitate pentru fiecare rezultat a fost determinat pe baza dimensiunii eșantionului, a rezultatelor meta-analizei și a evaluării calității, incluzând riscul de eroare sistematică, inconsistența rezultatelor, indirectitatea și imprecizia estimărilor efectului. Rezultatele au arătat că nivelul calității dovezilor pentru forța musculară, refacerea glicogenului și oboseală a fost evaluat ca foarte scăzut, din cauza heterogenității sau inconsistenței ridicate, a rezultatelor nesemnificative și a dimensiunilor mici ale eșantioanelor. Calitatea dovezilor pentru performanța de anduranță a fost evaluată ca scăzută din cauza heterogenității și inconsistenței ridicate. Sinteza GRADE este prezentată în Figura 10.

În plus, au fost realizate evaluări GRADE pentru toate modelele. În modelele de interacțiune, s-a constatat că heterogenitatea a fost în general redusă, ceea ce a condus la îmbunătățirea nivelului de calitate. Heterogenitatea ridicată observată anterior în modelul nul pentru performanța de anduranță a fost atribuită în principal diferențelor dintre indicatorii de anduranță și variațiilor în distribuția macronutrienților. Pentru forța musculară, heterogenitatea ridicată din modelul nul a provenit din diferențele dintre indicatorii de măsurare a forței, momentul ingestiei proteinelor și tipurile de suplimentare utilizate. Sinteza GRADE suplimentară este prezentată în Fișierul suplimentar S9.

3.23 Eroarea de publicare
Diagramele de tip funnel generate sunt ilustrate în Fișierul suplimentar S10. În primul rând, testul Egger multilevel a indicat prezența unei erori de publicare în datele privind performanța sportivă, incluzând atât anduranța, cât și forța musculară, în timp ce nu a fost detectată o astfel de eroare în datele privind recuperarea post-efort. În al doilea rând, diagramele funnel de semnificație au arătat că majoritatea studiilor au fost nesemnificative pentru toate tipurile de rezultate. Totuși, diamantul gri, care reprezintă doar studiile nesemnificative, a fost aliniat îndeaproape cu diamantul negru, care reprezintă toate studiile, sugerând că rezultatele generale nu au fost influențate substanțial de eroarea de publicare. În al treilea rând, valorile calculate au indicat că, atât pentru anduranță, cât și pentru forța musculară, niciun nivel plauzibil de eroare de publicare nu ar fi suficient pentru a reduce efectele observate la zero, susținând robustețea rezultatelor.

În plus, analiza trim-and-fill a confirmat robustețea datelor privind performanța sportivă, fără studii imputate și fără asimetrie clară observată în diagrama funnel.

4 Discussion

Aceasta este prima meta-analiză multiplă (multilevel) care explorează eficacitatea diferitelor tipuri de suplimente proteice, sursele de proteine, momentul consumului proteinelor, dozele suplimentare de proteine și aportul zilnic total de proteine asupra performanței sportive și a recuperării post-efort. Această revizuire sistematică și meta-analiză sintetizează dovezile privind efectele (1) suplimentelor proteice asupra performanței sportive și (2) suplimentelor proteice asupra recuperării post-efort.

---

4.1 Rezumatul constatărilor

Rezultatele indică faptul că suplimentele proteice oferă beneficii semnificative atât pentru performanța sportivă, cât și pentru recuperarea post-efort. Suplimentele proteico-carbohidrați au îmbunătățit anduranța comparativ cu placebo, dar nu au crescut forța musculară. În schimb, suplimentele proteice pure au crescut atât forța musculară, cât și anduranța comparativ cu placebo, fără diferențe semnificative față de suplimentele de carbohidrați. Atât suplimentele proteico-carbohidrați, cât și cele proteice pure au favorizat o refacere mai eficientă a glicogenului comparativ cu placebo, iar suplimentele proteice pure au redus suplimentar oboseala. Totuși, toate constatările semnificative provin din studii în care raporturile energetice între grupurile experimentale și de control nu erau egale.

---

4.2 Suplimente proteice și performanța sportivă

Efectul suplimentelor proteice asupra performanței sportive este slab și doar marginal semnificativ. Chiar și atunci când se detectează semnificație statistică, aceasta provine din studii cu aport energetic neechilibrat între grupurile de intervenție și control. În aceste studii, suplimentarea cu proteine a îmbunătățit anduranța anaerobă și aerobă în testele de ciclism, precum și forța membrelor inferioare.

1. Anduranță:
În studiile izocalorice, performanța de anduranță nu se îmbunătățește semnificativ cu suplimente proteice sau proteico-carbohidrați comparativ cu grupurile de control. Adăugarea de proteine la băuturile cu carbohidrați înainte sau în timpul exercițiilor de anduranță nu crește în mod semnificativ performanța, în special în condiții izocalorice. Îmbunătățirile raportate par să fie mai degrabă rezultatul aportului energetic suplimentar decât al proteinelor în sine. Beneficiile pot fi mai evidente pentru persoanele cu capacitate aerobică redusă, dar nu pentru cei cu VO2max ridicat sau în cazul unui aport pozitiv zilnic de azot deja asigurat.

2. Forță musculară:
Efectul suplimentării proteice asupra forței musculare este limitat și pare mai redus decât asupra anduranței. Intervențiile pe termen lung au rezultate mai bune decât suplimentările acute. Efectele pozitive sunt observate mai ales în forța membrelor inferioare. Suplimentarea proteică poate determina mici câștiguri în masa musculară slabă și forța inferioară, în special la tineri sau persoane antrenate, cu efecte minime asupra masei grase sau a hipertrofiei fibrelor musculare. Suplimentarea trebuie privită ca o strategie complementară pentru adaptările musculare, în special combinată cu antrenamente de rezistență structurate.

3. Tipuri de proteine:
Proteina din zer (whey) rămâne cea mai eficientă pentru performanța sportivă. Lipsa efectelor semnificative pentru alte surse de proteine poate fi explicată de numărul redus de studii disponibile. Proteina de soia pare cea mai promițătoare alternativă la proteina din zer, dar dovezile sunt limitate. Whey protein poate sprijini și răspunsurile limfatice și imune, fiind ideală pentru sportivi.

4. Moderatori:

• Vârsta: atleții mai în vârstă beneficiază mai puțin de suplimentarea proteică.
• Doza optimă: suplimentarea cu aproximativ 1 g/kg/zi, atingând un aport total zilnic de ~2 g/kg/zi, este cea mai eficientă.
• Durata intervenției: între 40 și 65 de zile oferă cele mai bune rezultate.
• Sex: deși rezultatele nu au fost semnificative, există o tendință negativă observată în grafice, iar studiile existente se concentrează în mare parte pe bărbați. Sunt necesare cercetări suplimentare pentru a determina efectele diferențiate între sexe, ținând cont de factori precum exercițiile anterioare, statusul nutrițional, contraceptivele și faza ciclului menstrual.

5. Recomandări generale:

• Pentru câștiguri maxime de forță: aport zilnic >1,6 g/kg.
• Pentru sportivi de anduranță: ~1,85 g/kg/zi.
• Pentru menținerea unui mediu anabolic, în special în perioadele cu restricție energetică, pot fi necesare doze mai mari (1,4–2,0 g/kg/zi sau mai mult).

Aceste concluzii subliniază necesitatea unei strategii proteice individualizate, luând în considerare vârsta, experiența de antrenament, tipul de exercițiu și statutul nutrițional, pentru a optimiza performanța sportivă.

4.3 Suplimente proteice și recuperarea post-efort

Din cauza constrângerilor de lungime, examinarea relației dintre suplimentarea cu proteine și toate aspectele recuperării post-efort a fost dificilă. Prin urmare, această meta-analiză s-a concentrat pe două componente cheie: refacerea glicogenului (adică glicogenul muscular și glucoza sanguină) și oboseala. Din păcate, doar un număr mic de rezultate au arătat semnificație statistică, iar semnificația observată a fost în principal atribuită studiilor în care grupurile experimentale și de control aveau aport energetic inegal, nu efectului independent al suplimentelor proteice.

Mai multe studii au furnizat dovezi suportive. Jäger et al. au concluzionat că, atunci când sunt combinate cu un aport sub-optimal de carbohidrați (<1,2 g/kg/zi), suplimentele proteico-carbohidrați pot crește probabil refacerea glicogenului muscular și pot ajuta la atenuarea modificărilor markerilor de leziune musculară. De asemenea, un studiu clinic randomizat cu opt cicliști a arătat că suplimentele proteico-carbohidrați au putut crește glicogenul muscular cu 128%, însă aceste beneficii pot fi datorate aportului energetic suplimentar din carbohidrați, nu proteinelor în sine.

În ceea ce privește recuperarea oboselii post-exercițiu, un efect semnificativ statistic a fost observat doar pentru indicele de oboseală măsurat prin testul Wingate. Unele studii au oferit dovezi suportive. Mhamed et al. au concluzionat că indicele de oboseală reflectă gradul de oboseală anaerobă prin măsurarea scăderii puterii în timpul exercițiilor de intensitate mare. Îmbunătățirea acestuia este probabil rezultatul creșterii sintezei proteinelor musculare, reducerii inflamației musculare și administrării proteinei la momentul optim post-exercițiu, toate acestea îmbunătățind recuperarea musculară și capacitatea de anduranță. O revizuire sistematică realizată de Pasiakos et al. a investigat relația dintre proteine și durerea musculară. În această revizuire, unele studii au arătat scăderea durerii musculare în grupurile care au consumat proteine după primul episod de exercițiu, în timp ce altele nu au arătat efecte. Prin urmare, atunci când se oferă suplimente proteice, schimbările acute în sinteza proteică post-exercițiu și semnalizarea anabolică intracelulară nu au condus la reducerea măsurabilă a leziunilor musculare sau la o recuperare crescută a funcției musculare. Regimul de suplimentare bogat în proteine pare să atenueze stresul muscular și inflamator indus de exercițiu. Totuși, în afară de indicele de oboseală, nu au fost observate efecte semnificative asupra nivelurilor de lactat sanguin sau a evaluărilor subiective ale oboselii, indicând că impactul suplimentelor proteice asupra recuperării oboselii necesită investigații suplimentare. De asemenea, unii biomarkeri relevanți, cum ar fi creatinkinaza (CK), nu au fost incluși în această analiză, astfel încât nu se poate trage o concluzie definitivă privind efectul suplimentării proteice asupra recuperării oboselii.

---

4.4 Limitări

Trebuie recunoscute mai multe limitări:

1. Deși modelele de interacțiune au redus eterogenitatea, dimensiunea limitată a eșantionului (~1.000 de sportivi) și eterogenitatea persistentă din modelele principale au condus la multiple retrogradări, limitând astfel calitatea și credibilitatea generală. Sunt necesare mai multe studii cu eșantioane mari pentru a furniza dovezi robuste.
2. Riscul potențial de bias în rezultatele privind performanța sportivă reduce credibilitatea concluziilor.
3. Meta-analiza nu poate oferi concluzii cuprinzătoare asupra tuturor aspectelor suplimentării proteice, în special privind performanța sportivă și recuperarea post-efort. De exemplu, sunt necesare cercetări suplimentare pentru a clarifica eficacitatea momentului consumului proteic și a surselor de proteine. Numărul limitat de studii a contribuit la inconsistența rezultatelor.
4. Biomarkerii cheie pentru recuperare, cum ar fi CK, nu au fost incluși în această analiză, ceea ce poate explica parțial constatările negative.
5. S-a observat că îmbunătățirea semnificativă a performanței la anduranță asociată cu suplimentarea proteică a fost majoritar în studiile în care participanții nu erau în post înainte de intervenție. Aceasta sugerează că efectele observate pot rezulta din aportul dietetic suplimentar, nu din proteinele în sine.

Studiile viitoare ar trebui să adopte design-uri experimentale mai riguroase pentru a elimina factorii de confuzie și pentru a clarifica efectul real al suplimentării proteice.

5 Concluzie

În ansamblu, efectele suplimentării cu proteine asupra performanței sportivilor și a recuperării post-efort par a fi limitate. Majoritatea rezultatelor semnificative observate provin din studii în care aportul energetic între grupuri nu a fost echilibrat. În aceste studii, suplimentarea cu proteine a demonstrat îmbunătățiri semnificative în ceea ce privește anduranța la ciclism (atât anaerobă, cât și aerobă), forța membrelor inferioare și indicele de oboseală.

Un aport suplimentar de proteine de aproximativ 1 g/kg/zi din suplimente, combinat cu un aport proteic zilnic total de aproximativ 2 g/kg/zi, pe o perioadă de intervenție de 40–65 de zile, a fost identificat ca doza și durata cea mai eficientă pentru îmbunătățirea performanței. Suplimentarea proteică pe termen lung a demonstrat îmbunătățiri mai mari ale forței musculare și anduranței comparativ cu administrarea acută a proteinei.

În studiile privind suplimentarea cu proteine, factori precum consumul altor alimente de către sportivi înainte de testarea performanței și utilizarea design-urilor randomizate încrucișate pot introduce bias, contribuind astfel la rezultate negative. Prin urmare, sportivii ar trebui să ajusteze dozele de suplimente proteice în funcție de nevoile individuale. Totodată, cercetările viitoare ar trebui să includă studii mari și de înaltă calitate, care să investigheze moderatori potențiali precum tipul de proteină, momentul administrării suplimentelor și diferențele de sex.

By. Bitanu-Alexandru Sebastian-Alin

Referinte:

1. Campbell BI, Spano MA, editors. NSCA’s Guide to Sport and Exercise Nutrition. Human Kinetics; 2011.
2. Benardot D. ACSM’s. Nutrition for exercise science. Wolters Kluwer Health; 2018.
3. Dunford M, Doyle JA, Killian L. Nutrition for sport and exercise. 5th ed. Cengage; 2022.
4. Campbell B, Kreider RB, Ziegenfuss T, et al. International society of sports nutrition position stand: protein and exercise. J Int Soc Sports Nutr. 2007;4(1):8. doi: 10.1186/1550-2783-4-8
5. Knuiman P, Hopman MTE, Verbruggen C, et al. Protein and the adaptive response with endurance training: wishful thinking or a competitive edge? Front Physiol. 2018;9:598. doi: 10.3389/fphys.2018.00598
6. López-Martínez MI, Miguel M, Garcés-Rimón M. Protein and sport: alternative sources and strategies for bioactive and sustainable sports nutrition. Front Nutr. 2022;9. doi: 10.3389/fnut.2022.926043
7. Nutrition and Athletic Performance. Med Sci Sports Exerc. 2016;48(3):543–568. doi: 10.1249/MSS.0000000000000852
8. Jäger R, Kerksick CM, Campbell BI, et al. International society of sports nutrition position stand: protein and exercise. J Int Soc Sports Nutr. 2017;14(1):20. doi: 10.1186/s12970-017-0177-8
9. McLellan TM, Pasiakos SM, Lieberman HR. Effects of protein in combination with carbohydrate supplements on acute or repeat endurance exercise performance: a systematic review. Sports Med. 2014;44(4):535–550. doi: 10.1007/s40279-013-0133-y
10. Romano-Ely BC, Todd MK, Saunders MJ, et al. Effect of an isocaloric carbohydrate-protein-antioxidant drink on cycling performance. Med Sci Sports Exerc. 2006;38(9):1608–1616. doi: 10.1249/01.mss.0000229458.11452.e9
11. Van Essen M, Gibala MJ. Failure of protein to improve time trial performance when added to a sports drink. Med Sci Sports Exerc. 2006;38(8):1476–1483. doi: 10.1249/01.mss.0000228958.82968.0a
12. Osterberg KL, Zachwieja JJ, Smith JW. Carbohydrate and carbohydrate + protein for cycling time-trial performance. J Sports Sci. 2008;26(3):227–233. doi: 10.1080/02640410701459730
13. Breen L, Tipton KD, Jeukendrup AE. No effect of carbohydrate-protein on cycling performance and indices of recovery. Med Sci Sports Exerc. 2010;42(6):1140–1148. doi: 10.1249/MSS.0b013e3181c91f1a
14. Bagheri R, Kargarfard M, Sadeghi R, et al. Effects of 16 weeks of two different high-protein diets with either resistance or concurrent training on body composition, muscular strength and performance, and markers of liver and kidney function in resistance-trained males. J Int Soc Sports Nutr. 2023;20(1):2236053. doi: 10.1080/15502783.2023.2236053
15. Berg A, Schaffner D, Pohlmann Y, et al. A soy-based supplement alters energy metabolism but not the exercise-induced stress response. Published online. 2012.
16. Fritz P, Fritz R, Bóday P, et al. Gut microbiome composition: link between sports performance and protein absorption? J Int Soc Sports Nutr. 2024;21(1):2297992. doi: 10.1080/15502783.2023.2297992
17. Hartono FA, Martin-Arrowsmith PW, Peeters WM, et al. The effects of dietary protein supplementation on acute changes in muscle protein synthesis and longer-term changes in muscle mass, strength, and aerobic capacity in response to concurrent resistance and endurance exercise in healthy adults: a systematic review. Sports Med. 2022;52(6):1295–1328. doi: 10.1007/s40279-021-01620-9
18. Highton J, Twist C, Lamb K, et al. Carbohydrate-protein coingestion improves multiple-sprint running performance. J Sports Sci. 2013;31(4):361–369. doi: 10.1080/02640414.2012.735370
19. Kloby Nielsen LL, Tandrup Lambert MN, Jeppesen PB. The effect of ingesting carbohydrate and proteins on athletic performance: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Nutrients. 2020;12(5):1483. doi: 10.3390/nu12051483
20. Lam FC, Bukhsh A, Rehman H, et al. Efficacy and safety of whey protein supplements on vital sign and physical performance among athletes: a network meta-analysis. Front Pharmacol. 2019;10:317. doi: 10.3389/fphar.2019.00317
21. Lim MT, Pan BJ, Toh DWK, et al. Animal protein versus plant protein in supporting lean mass and muscle strength: a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Nutrients. 2021;13(2):661. doi: 10.3390/nu13020661
22. Moore DR, Camera DM, Areta JL, et al. Beyond muscle hypertrophy: why dietary protein is important for endurance athletes. Appl Physiol Nutr Metab. 2014;39(9):987–997. doi: 10.1139/apnm-2013-0591
23. Pasiakos SM, McLellan TM, Lieberman HR. The effects of protein supplements on muscle mass, strength, and aerobic and anaerobic power in healthy adults: a systematic review. Sports Med. 2015;45(1):111–131. doi: 10.1007/s40279-014-0242-2
24. Pourabbas M, Bagheri R, Hooshmand Moghadam B, et al. Strategic ingestion of high-protein dairy milk during a resistance training program increases lean mass, strength, and power in trained young males. Nutrients. 2021;13(3):948. doi: 10.3390/nu13030948
25. Qin L, Sun FH, Huang Y, et al. Effect of pre-exercise ingestion of α-lactalbumin on subsequent endurance exercise performance and mood states. Br J Nutr. 2019;121(1):22–29. doi: 10.1017/S000711451800274X
26. Rustad PI, Sailer M, Cumming KT. Intake of protein plus carbohydrate during the first two hours after exhaustive cycling improves performance the following day. PLOS One. 2016;11(4):e0153229. doi: 10.1371/journal.pone.0153229
27. Shenoy S, Dhawan M, Singh Sandhu J. Four weeks of supplementation with isolated soy protein attenuates exercise-induced muscle damage and enhances muscle recovery in well trained athletes: a randomized trial. Asian J Sports Med. 2016;7(3). doi: 10.5812/asjsm.33528
28. Stearns RL, Emmanuel H, Volek JS, et al. Effects of ingesting protein in combination with carbohydrate during exercise on endurance performance: a systematic review with meta-analysis. J Strength Cond Res. 2010;24(8):2192–2202. doi: 10.1519/JSC.0b013e3181ddfacf
29. Valenzuela PL, Mata F, Morales JS, et al. Does beef protein supplementation improve body composition and exercise performance? A systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials. Nutrients. 2019;11(6):1429. doi: 10.3390/nu11061429
30. Zare R, Devrim-Lanpir A, Guazzotti S, et al. Effect of soy protein supplementation on muscle adaptations, metabolic and antioxidant status, hormonal response, and exercise performance of active individuals and athletes: a systematic review of randomised controlled trials. Sports Med. 2023;53(12):2417–2446. doi: 10.1007/s40279-023-01899-w
31. Cintineo HP, Arent MA, Antonio J, et al. Effects of protein supplementation on performance and recovery in resistance and endurance training. Front Nutr. 2018;5:83. doi: 10.3389/fnut.2018.00083
32. Cermak NM, Res PT, De Groot LC, et al. Protein supplementation augments the adaptive response of skeletal muscle to resistance-type exercise training: a meta-analysis. AJCN. 2012;96(6):1454–1464. doi: 10.3945/ajcn.112.037556
33. Loureiro LL, Ferreira TJ, Cahuê FLC, et al. Comparison of the effects of pea protein and whey protein on the metabolic profile of soccer athletes: a randomized, double-blind, crossover trial. Front Nutr. 2023;10:1210215. doi: 10.3389/fnut.2023.1210215
34. Nieman DC, Zwetsloot KA, Simonson AJ, et al. Effects of whey and pea protein supplementation on post-eccentric exercise muscle damage: a randomized trial. Nutrients. 2020;12(8):2382. doi: 10.3390/nu12082382
35. Teixeira FJ, Matias CN, Faleiro J, et al. A novel plant-based protein has similar effects compared to whey protein on body composition, strength, power, and aerobic performance in professional and semi-professional futsal players. Front Nutr. 2022;9:934438. doi: 10.3389/fnut.2022.934438
36. Trommelen J, Van Loon L. Pre-sleep protein ingestion to improve the skeletal muscle adaptive response to exercise training. Nutrients. 2016;8(12):763. doi: 10.3390/nu8120763
37. Miles KH, Clark B, Fowler PM, et al. ɑ-Lactalbumin improves sleep and recovery after simulated evening competition in female athletes. Med Sci Sports Exerc. 2021;53(12):2618–2627. doi: 10.1249/MSS.0000000000002743
38. Abbott W, Brett A, Cockburn E, et al. Presleep casein protein ingestion: acceleration of functional recovery in professional soccer players. Int J Sports Physiol Perform. 2019;14(3):385–391. doi: 10.1123/ijspp.2018-0385
39. Haddaway NR, Page MJ, Pritchard CC, et al. PRISMA2020: an R package and shiny app for producing prisma 2020-compliant flow diagrams, with interactivity for optimised digital transparency and open synthesis. Campbell Syst Rev. 2022;18(2):e1230. doi: 10.1002/cl2.1230
40. McGuinness LA, Higgins JPT. Risk-of-bias VISualization (robvis): an R package and shiny web app for visualizing risk-of-bias assessments. Res Synth Methods. 2021;12(1):55–61. doi: 10.1002/jrsm.1411
41. Mathur MB, VanderWeele TJ. Sensitivity Analysis for Publication Bias in Meta-Analyses.
42. Braginsky M, Mathur M, VanderWeele TJ. PublicationBias: sensitivity analysis for publication bias in meta-analyses. Published online. 2019:2.4.0. doi: 10.32614/CRAN.package.PublicationBias
43. Digitizer GG. Getdata-Graph-Digitizer. Available online. 2020. http://getdata-graph-digitizer.com/
44. Abbas A, Hefnawy MT, Negida A. Meta-analysis accelerator: a comprehensive tool for statistical data conversion in systematic reviews with meta-analysis. BMC Med Res Methodol. 2024;24(1):243. doi: 10.1186/s12874-024-02356-6
45. Follmann D, Elliott P, Suh I, et al. Variance imputation for overviews of clinical trials with continuous response. J Clin Epidemiol. 1992;45(7):769–773. doi: 10.1016/0895-4356(92)90054-Q
46. Bürkner PC. Advanced Bayesian multilevel modeling with the R package brms. R J. 2018;10(1):395. doi: 10.32614/RJ-2018-017
47. Sousa-Pinto B, Vieira RJ, Marques-Cruz M, et al. metainc: assessment of inconsistency in meta-analysis using decision thresholds. Published online. 2024;0.2–1. doi: 10.32614/CRAN.package.metainc
48. Sousa-Pinto B, Neumann I, Vieira RJ, et al. Quantitative assessment of inconsistency in meta-analysis using decision thresholds with two new indices. J Clin Epidemiol. 2025;181:111725. doi: 10.1016/j.jclinepi.2025.111725