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Enregistrement W1970351664 · doi:10.5539/gjhs.v2n1p160

Ramadan Fasting and Weight-Lifting Training on Vascular Volumes and Hematological Profiles in Young Male Weight-Lifters

2010· article· en· W1970351664 sur OpenAlexvenueno aff
Seyed Morteza Tayebi, Parichehr Hanachi, Abbass Ghanbari–Niaki, Parvaneh Nazar Ali, Fatemeh Ghaziani

Notice bibliographique

RevueGlobal Journal of Health Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDietary Effects on Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHematocritMedicineBody weightWeight liftingPhysiologyWhite blood cellWeight lossAnimal scienceInternal medicinePhysical therapyBiologyObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the holy month of Ramadan the quality of food and eating patterns changed and drinking will be stoppedfor at least 10 to 16 hours on the basis lunar calendar. The effects of exercise and fasting solely or combined onmetabolic and hematologic responses well established. The purpose of the present study was to study the effects ofRamadan fasting with or without weight-lifting training on vascular volumes and selected hematological indices inyoung male weight-lifters. Blood samples were taken at 24h before and 24h after the last day of holy Ramadanfasting period and weight-lifting training for determination of the selected red and white blood cells compositions.The Vascular volumes (Blood, Red cells, and plasma volumes) were determined and calculated by using bothhemoglobin and hematocrit estimations before and after Ramadan fasting with or without weight-lifting training.The results indicate that red cell volume and MCHC were significantly decreased and increased in fasting group(P

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,527

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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

Citations40
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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