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Enregistrement W2117637389 · doi:10.1123/ijsnem.2013-0087

Dietary Supplement Usage, Motivation, and Education in Young Canadian Athletes

2014· article· en· W2117637389 sur OpenAlexafffundabout
Kristin Wiens, Kelly Anne Erdman, Megan Stadnyk, Jill A. Parnell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sport Nutrition and Exercise Metabolism · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesCanadian Foundation for Dietetic Research
Mots-clésAthletesMedicineDietary supplementDemographicsPhysical therapyGerontologyFood scienceDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate dietary supplement use in young Canadian athletes, their motivation for consuming supplements, and their sources of information. METHODS: A questionnaire tested for content validity and reliability was administered to 567 athletes between the ages of 11 and 25 years from the Canadian athletic community in face-to-face meetings. Demographics and sport variables were analyzed using descriptive statistics. Fisher's exact tests were used to examine dietary supplementation patterns and sources of information regarding dietary supplement use between categories of gender, age, sport type, and competition level. RESULTS: Ninety-eight percent of athletes were taking at least one dietary supplement. Males were more likely to consume protein powder, energy drinks, recovery drinks, branched chain amino acids, beta-alanine, and glutamine (p < .01); supplements typically associated with increased muscle mass. Athletes 11-17 years old focused on vitamin and mineral supplements; whereas, athletes 18-25 years old focused on purported ergogenic supplements. Strength training athletes were more likely to consume creatine, glutamine, and protein powders (p < .02). Reasons for supplement use included to stay healthy, increase energy, immune system, recovery, and overall performance. Primary sources of information were family and friends, coaches, and athletic trainers; with 48% of athletes having met with a dietitian. Preferred means of education included individual consultations, presentations, and the internet. CONCLUSIONS: The majority of young athletes are using dietary supplements with the belief they will improve performance and health; however, may not always have reliable information. Educational programs using individual consultations and electronic media are recommended for this demographic.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations119
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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