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营养时机的好处
发布时间:2023-08-31 | 发布者:绍兴美适能体育健身咨询有限公司 | 返回列表

你有没有想过在特定的时间吃饭是否重要?在操纵特定食物和喂养时间的背后真的存在科学吗?
嗯,答案是肯定的...这就是所谓的营养时机。营养时机被定义为“在运动中或运动前后的特定时间控制营养消耗,以提高表现、恢复和适应能力。”正如定义所暗示的那样,营养时机主要用于增强对运动的生理反应和促进恢复(即肌肉力量、身体成分、基质利用、力量和身体表现)。
让我们分解并讨论什么是营养时机,以及它如何不仅有益于您的体重和营养目标,而且有益于您的整体健身表现。

什么是营养时机

为了有效地实施营养时机,了解常量营养素代谢、能量系统和运动生理学很重要。蛋白质、脂肪和碳水化合物在休息、运动和恢复期间的代谢命运对科学至关重要。
虽然营养时机已经发展到包括 24 小时内的建议,但训练前、训练中和训练后的特定窗口是主要关注点,因为许多运动员每天参与多项训练/比赛,并且经常经历小的喂食机会窗口。

计时背后的科学

虽然存在关于脂肪操纵的研究,具体的计时策略在提高成绩或恢复方面尚未显示出明确和反复的成功。
锻炼前窗口主要集中在 3 个时间点:运动前 4-6 小时、运动前 30-60 分钟和/或运动前 15 分钟。这些窗口主要关注肌肉中糖原的可用性,或肌肉中碳水化合物的饱和度。它还考虑了特定营养素的消化和吸收率,以及运动期间的基质利用率。
中度至高强度运动严重依赖碳水化合物作为燃料来源,然而,体内的糖原储存有限,在持续的高强度比赛中只能为身体提供长达几个小时的能量。因此,“加满油箱”对于提高性能和防止疲劳势在必行。
碳水化合物大约需要 4-6 小时才能完全消化并吸收肌肉和肝糖原。因此,运动前的首要喂食顺序是至少比赛前 4 小时进餐,以充分饱和肌糖原储存。通常建议在进行持续超过90 分钟的高强度运动(>70%最大摄氧量)之前,在这个进餐时间摄入 1-4g/kg 碳水化合物。

运动后营养

运动后在特定时间进食的目的是增强恢复过程,这反过来意味着肌肉的恢复。肌肉恢复的目标会根据运动员所参加的运动而有所不同,但可以包括肌肉力量、肌肉生长或预防肌肉酸痛。
由于肌肉储存碳水化合物,而氨基酸构成了骨骼组织的结构,因此进食主要集中在碳水化合物和蛋白质上。当研究比较了碳水化合物或蛋白质进食对肌肉蛋白质合成的影响时,他们发现两者一起对增加肌肉蛋白质合成的影响最大。
关于促进恢复,建议个体在剧烈运动后30分钟内摄入1g/kg碳水化合物和0.5g/kg蛋白质,并继续以0.7-1.2g/kg/小时的速度补充碳水化合物,以加速糖原的再合成。

肌肉生长和力量

关于肌肉力量和生长,已经发现蛋白质摄入的最大效果在很大程度上取决于最后摄入的剂量。每 3-4 小时以 20-40 克的剂量定期补充蛋白质在改善肌肉生长和力量以及导致身体成分的有利变化方面显示出最大的益处。
然而,对于特定的进食窗口,肌肉蛋白质合成在运动后2小时后立即达到最大。在这段时间内应该摄入多少蛋白质?20-40克或0.25-0.4克/公斤!必需氨基酸也可以解决问题吗?是的!10-12g必需氨基酸的剂量也可以最大限度地刺激肌肉蛋白质的合成。

提高运动表现

运动前约30-60分钟,摄入至少30-60g碳水化合物+ 5-10g蛋白质,可改善运动表现,增加氨基酸可用性。这可以促进恢复,并导致身体成分的有利变化例如瘦体重的增加或维持以及脂肪量的减少。
在运动期间,每小时训练中经常摄入 30-60 g GI 碳水化合物可以帮助提高表现、维持正常的血糖水平并防止早期疲劳
运动后,运动后应尽快摄入蛋白质。然而,在运动后2小时内,你仍然可以通过摄入20-40g丰富的蛋白质来最大限度地刺激肌肉蛋白质的合成。在力量、恢复和改善身体成分方面,建议每隔3-4小时摄入蛋白质,以促进氮平衡的积极状态。如果你的目标是锻炼肌肉,碳水化合物和蛋白质应该一起摄入。目标至少 1g/kg 碳水化合物 + 0.5g/kg 蛋白质将最大限度地刺激肌肉蛋白质合成。
营养时机可以用于任何级别,但是,如果您希望获得竞争优势并提高表现,营养时机可能是您成功的关键。

引用

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7400240/
https://jissn.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12970-017-0189-4


认识作者


JACQUELINE KAMINSKI

Jackie Kaminski是一名注册营养师,拥有佛罗里达州立大学运动生理学和运动营养学硕士学位。她的所有计划都是针对运动员的个性化计划,并得到最新研究的支持,以确保完全的安全性和有效性。Jackie也是国际运动营养学会的成员,她经常与Nova大学的其他ISSN成员一起参与不同的研究项目和数据收集。

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