Antioxidant status, oxidative stress, and damage in elite kayakers after 1 year of training and competition in 2 seasons
Notice bibliographique
Résumé
The large volume of training performed by elite athletes throughout the season can translate into a chronic oxidative insult. To study the effects that chronically high training loads have on athletes' redox status, superoxide dismutase (SOD), glutathione reductase, glutathione peroxidase (GPx), and creatine kinase activities; total antioxidant status (TAS); and uric acid, retinol, alpha-tocopherol, alpha-carotene, beta-carotene, lycopene, lutein + zeaxanthin, vitamin C, thiobarbituric acid reactive substances (TBARS), interleukin-6, and cortisol levels were determined in 9 kayakers (6 men) in a competitive period during the first season (June, T1), and in precompetitive (March, T2) and competitive (June, T3) periods during the following season. TAS decreased from the first to the second season (T1 vs. T2, p < 0.001; T1 vs. T3, p < 0.001). TBARS (p = 0.024) decreased from T1 to T2. The alpha-tocopherol increase (p = 0.001) from T1 to T2 lost statistical significance after adjustment for total lipids (p = 0.243). GPx (p = 0.003) increased, while SOD (p < 0.001) and uric acid (p = 0.032) decreased from T2 to T3. Cortisol levels decreased significantly throughout the study (T1 vs. T2, p = 0.042; T2 vs. T3, p = 0.018; T1 vs. T3, p = 0.002). No significant differences were observed for any of the other parameters studied. Antioxidant status changed more within the same season than from one season to another. Redox markers should be monitored throughout the season to detect athletes at an increased oxidative risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».