Relationship between physical activity, physical performance, and iron status in adult women
Notice bibliographique
Résumé
Iron deficiency affects approximately 16% of US females 18-45 years old. Iron is a key component of heme-containing proteins, which are essential for oxygen transport throughout the body. With low iron levels, performance and intense physical activity may be compromised. Thus, the purpose of this study was to examine the relationship between iron status, physical performance, and physical activity in 18- to 45-year-old females. Participants (N = 109) were screened for iron status using a venous blood sample, had their height and mass measured, and self-reported their physical activity level. The screening was used to match iron-depleted nonanemic females (hemoglobin, Hgb > 120 g·L(-1); serum ferritin, sFer < 20 µg·L(-1)) to females with normal iron levels. After participant matching, they had their body composition measured, performed three cycle ergometer tests (maximal, endurance, and efficiency), and wore an ActiGraph GT1M accelerometer for five consecutive days, except when sleeping or during water activities. The final sample consisted of 25 iron-depleted participants and 24 with normal iron levels. Key findings were as follows: (i) after controlling for fat-free mass and vigorous physical activity, iron-depleted females had a significantly lower [Formula: see text]O(2) at ventilatory threshold compared with those with normal iron levels (P < 0.05); and (ii) after controlling for age, iron-depleted females spent significantly more time in sedentary behaviors and significantly less time in light physical activity than those with normal iron levels (P < 0.05). The increased sedentary time in iron-depleted females may contribute to excess mass gain over time; however, further investigation is needed to confirm these results.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».