Meta-Analysis Of The Effects Of Pre-Exercise Hypohydration On Endurance Performance, Lactate Threshold And Vo2max
Notice bibliographique
Résumé
Exercise-induced dehydration (EID) ≥ 2% bodyweight (BW) impairs endurance performance (EP). It is unclear how pre-exercise hypohydration (PEH), which may impose physiological challenges differing from those of EID, affects EP, VO2 at lactate threshold (VO2LT) and maximal oxygen consumption (VO2max). PURPOSE: To determine the magnitude of the effects of PEH on EP, VO2LT and VO2max using a meta-analytic approach. METHODS: Studies were located via database searches and cross-referencing. Inclusion criteria: BW loss incurred ≥ 1h prior to the exercise tests; hydration level in the control group < 0.5% ≥ -1% BW; hypohydration level in the experimental group > 1% BW and > 0.5% than control. Exclusion criteria: diuretics- and caloric restriction-induced BW loss. STATISTICS: Random-effect model for mean weighted summary effects, random-effect (method-of-moments) meta-regression for relationships between variables and random-effect analog to the ANOVA for subgroup analyses. Mean changes in EP times during incremental or fixed-power output tests to exhaustion were converted to mean changes in power output. RESULTS: Twenty-nine research articles were retrieved, among which 10, 7 and 7 met the inclusion criteria for EP, VO2LT and VO2max, respectively, providing 14, 10 and 11 effect estimates. Mean BW decreases in all experimental groups were 3.9 ± 0.9% (SD) (range 2.6 to 5.6%). EP and VO2LT: Mean exercise test times among studies was 21 ± 15 min. Mean power output fell by 3.2% (95% CI: 2.4 to 4.0%) and VO2LT by 5.63% (95% CI: 2.8 to 8.4%) in hypohydrated group relative to control. Percent change in power output and VO2LT did not differ between studies with BW losses ≤ 4% or > 4%. Meta-regression analyses did not establish significant relationship patterns between BW losses and percent changes in power output or VO2LTs. VO2max: With PEH VO2max decreased by 2.4% (95% CI: 1.1 to 3.8%) compared with control group. Percent change in VO2max in studies with BW losses ≤ 4% was significantly lower than in those with BW losses > 4%. VO2max was found to decrease by 2.9% for each percent loss in BW above a threshold loss of 3.1% (P = 0.027). CONCLUSIONS: Results indicate that PEH ≥ 3% BW impairs EP, VO2LT and VO2max in a practically important manner. Studies are required to establish how PEH in the 1-5% BW range affects EP during prolonged exercise.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».