Ovarian Suppression Impairs Sport Performance in Junior Elite Female Swimmers
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Competitive female athletes restrict energy intake and increase exercise energy expenditure frequently resulting in ovarian suppression. The purpose of this study was to determine the impact of ovarian suppression and energy deficit on swimming performance (400-m swim velocity). METHODS: Menstrual status was determined by circulating estradiol (E2) and progesterone (P4) in ten junior elite female swimmers (15-17 yr). The athletes were categorized as cyclic (CYC) or ovarian-suppressed (OVS). They were evaluated every 2 wk for metabolic hormones, bioenergetic parameters, and sport performance during the 12-wk season. RESULTS: CYC and OVS athletes were similar (P > 0.05) in age (CYC = 16.2 ± 1.8 yr, OVS = 17 ± 1.7 yr), body mass index (CYC = 21 ± 0.4 kg·m, OVS = 25 ± 0.8 kg·m), and gynecological age (CYC = 2.6 ± 1.1 yr, OVS = 2.8 ± 1.5 yr). OVS had suppressed P4 (P < 0.001) and E2 (P = 0.002) across the season. Total triiodothyronine (TT3) and insulin-like growth factor (IGF-1) were lower in OVS (TT3: CYC = 1.6 ± 0.2 nmol·L, OVS = 1.4 ± 0.1 nmol·L, P < 0.001; IGF-1: CYC = 243 ± 1 μg·mL, OVS = 214 ± 3 μg·mL P < 0.001) than CYC at week 12. Energy intake (P < 0.001) and energy availability (P < 0.001) were significantly lower in OVS versus CYC. OVS exhibited a 9.8% decline in Δ400-m swim velocity compared with an 8.2% improvement in CYC at week 12. CONCLUSIONS: Ovarian steroids (P4 and E2), metabolic hormones (TT3 and IGF-1), and energy status markers (EA and EI) were highly correlated with sport performance. This study illustrates that when exercise training occurs in the presence of ovarian suppression with evidence for energy conservation (i.e., reduced TT3), it is associated with poor sport performance. These data from junior elite female athletes support the need for dietary periodization to help optimize energy intake for appropriate training adaptation and maximal sport performance.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».