Effects of Ramadan fasting on physical performance and metabolic, hormonal, and inflammatory parameters in middle-distance runners
Notice bibliographique
Résumé
The Ramadan fasting (RF) period is associated with changes in sleep habits and increased sleepiness, which may affect physical performance in athletes, and may induce metabolic, hormonal, and inflammatory disturbances. In 8 middle-distance athletes (25.0 +/- 1.3 years), a maximal aerobic velocity (MAV) test was performed 5 days before RF (day -5), and on days 7 and 21 of RF. The same days, saliva samples were collected to determine cortisol and testosterone concentrations before and after the MAV test. Blood samples were collected before RF (P1), at the end of RF (P2), and 1 week post RF (P3). Plasma levels of interleukin (IL)-6, a mediator of sleepiness and energy availability, were determined. We also evaluated changes in metabolic and hormonal parameters, mood state, and nutritional and sleep profiles. During RF, mean body mass and body fat did not statistically change. Compared with day -5, MAV values decreased at days 7 and 21 (p < 0.05, respectively), while testosterone/cortisol ratio values did not change significantly. Nocturnal sleep time and energy intake were lower at day 21 than before RF (day 0/P1) (p < 0.05). At the end of RF (day 31), the fatigue score on the Profile of Mood States questionnaire was increased (p < 0.001). For P2 vs. P1, IL-6 was increased (1.19 +/- 0.25 vs. 0.51 +/- 0.13 pg.mL-1; p < 0.05), melatonin levels were decreased (p < 0.05), and adrenalin and noradrenalin were increased (p < 0.01 and p < 0.001, respectively). At 7 days post RF, all parameters recovered to pre-RF values. In conclusion, RF is accompanied by significant metabolic, hormonal, and inflammatory changes. Sleep disturbances, energy deficiency, and fatigue during RF may decrease physical performance in Muslim athletes who maintain training. Reduction of work load and (or) daytime napping may represent adequate strategies to counteract RF effects for Muslim athletes.
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 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».