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Enregistrement W2032329477 · doi:10.1177/1559827612444525

Fluid Balance and Dehydration in the Young Athlete

2012· article· en· W2032329477 sur OpenAlexaff
Flávia Meyer, Kimberly A. Volterman, Brian W. Timmons, Boguslaw Wilk

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Lifestyle Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMedicineBalance (ability)Fluid replacementFluid intakeHyponatremiaEnvironmental healthPopulationSWEATPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many young athletes train and compete under conditions that put their body fluid balance at risk, and hypohydration is usually the major concern. Another less frequent condition is hyperhydration that—if accompanied by other risk factors—may cause hyponatremia. Water and electrolyte losses during physical activities occur primarily from sweat. Such losses have been identified mostly in active (but nonathletic) young populations under laboratory settings. Studies have been trying to estimate fluid losses in the athletic population under field conditions, taking into account the sport modality and environmental conditions. Besides these external conditions, young athletes adopt different drinking attitudes, which may depend on knowledge, education, and the opportunities to drink during the break periods as well as fluid availability. Focusing on the young athlete, this review will discuss water and sodium losses from sweat, the effects of hypohydration on performance, and fluid intake attitudes within and during practices and competitions. Some considerations related to the methods of identifying hydration status and guidelines are also given, with the understanding that they should be individually adapted for the athlete and activity. The young athlete, parents, coaches, and athletic/health professionals should be aware of such information to prevent fluid imbalances and the consequent hazardous effects on performance and health.

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)0,001
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 enseignants0,417
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations38
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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