On-ice sweat rate, voluntary fluid intake, and sodium balance during practice in male junior ice hockey players drinking water or a carbohydrate–electrolyte solution
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the repeatability of hydration and sweat measurements taken during on-ice hockey practices with players drinking only water, and determined whether having only a carbohydrate-electrolyte solution (CES) to drink during practices decreased fluid intake or affected other hydration and (or) sweat measures. All testing was conducted on elite players of an Ontario Hockey League team (+/-SE; mean age, 17.6 +/- 0.3 years; mean height, 182.9 +/- 1.4 cm; mean body mass, 83.0 +/- 1.7 kg). Players were studied 3 times over the course of 6 weekly on-ice practices (+/-SE; mean playing time, 1.58 +/- 0.07 h; mean temperature, 11.4 +/- 0.8 degrees C; mean relative humidity, 52% +/- 3%). There was strong repeatability of the measured hydration and sweat parameters between 2 similar on-ice practices when players drank only water. Limiting the players to drinking only a CES (as opposed to water) did not decrease fluid intake during practice (+/-SE; mean CES intake, 0.72 +/- 0.07 L.h-1 vs. mean water intake, 0.82 +/- 0.08 L.h-1) or affect sweat rate (1.5 +/- 0.1 L.h-1 vs. 1.5 +/- 0.1 L.h-1), sweat sodium concentration (72.4 +/- 5.6 mmol.L-1 vs. 73.0 +/- 4.4 mmol.L-1), or percent body mass loss (1.1% +/- 0.2% vs. 0.9% +/- 0.2%). Drinking a CES also improved sodium balance (-2.1 +/- 0.2 g.h-1 vs. -2.6 +/- 0.3 g.h-1) and provided the players with a significant carbohydrate (43 +/- 4 g.h-1 vs. 0 +/- 0 g.h-1) during practice. In summary, a single field sweat test during similar on-ice hockey practices in male junior hockey players is sufficient to evaluate fluid and electrolyte balance. Also, a CES does not affect voluntary fluid intake during practice, compared with water, in these players. The CES provided some salt to offset the salt lost in sweat, and carbohydrate, which may help maintain physical and mental performance in the later stages of practice.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».