Comparison of self-reported energy availability and metabolic hormones to assess adequacy of dietary energy intake in young elite athletes
Notice bibliographique
Résumé
Previous intervention studies suggest that leptin, insulin, insulin-like growth factor 1 (IGF-1), and triiodthyronine (T3) are sensitive markers of inadequate energy intake in relation to exercise expenditures. Because of limitations in metabolic hormone measurements, self-reported energy availability (EA) based on food and activity records may present an alternative for characterizing energy status in young athletes. The purpose of the current study was to assess whether self-reported EA is related to leptin, insulin, IGF-1, and T3 in 352 young athletes. Sex, body composition, sport participation, and acute weight changes were considered as confounding variables. Multiple linear regression revealed that EA was negatively associated with leptin (p < 0.05) but not with insulin, IGF-1, or T3. Female athletes with low EA (<30 kcal·kg(-1) fat-free mass (FFM)) had higher leptin concentrations (5.0 ± 4.7 ng·mL(-1)) and more body fat (18.3% ± 5.1%) than did females with normal EA (leptin, 3.1 ± 2.4 ng·mL(-1); body fat, 15.8% ± 4.2%; both, p < 0.001). Athletes reporting acute weight loss (>1 kg·week(-1)) had a lower EA (18.9 ± 7.4 kcal·kg(-1) FFM) than did weight-stable athletes (30.0 ± 11.2 kcal·kg(-1) FFM) or athletes reporting weight gain (>1 kg; 49.7 ± 13.1 kcal·kg(-1) FFM). IGF-1 and T3 were also reduced in athletes who lost weight (p < 0.01). This cross-sectional study reveals a lack of association between self-reported EA and metabolic hormones indicative of energy status in young athletes. Further studies are needed to investigate whether self-reported EA and metabolic hormones are in better agreement when measured repeatedly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».