Aerobic Development of Elite Youth Ice Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
Ice hockey is a physiologically complex sport requiring aerobic and anaerobic energy metabolism. College and professional teams often test aerobic fitness; however, there is a paucity of information regarding aerobic fitness of elite youth players. Without this knowledge, training of youth athletes to meet the standards of older age groups and higher levels of hockey may be random, inefficient, and or effective. Therefore, the purpose of this study was to determine the aerobic fitness of elite youth hockey players. A retrospective database review was performed for 200 male AAA hockey players between the ages of 13 and 17 (age, 14.4 ± 1.2 years; height, 174.3 ± 8.5 cm; body mass, 67.2 ± 11.5 kg; body fat, 9.8 ± 3.5%) before the 2012-13 season. All subjects performed a graded exercise test on a cycle ergometer, whereas expired air was collected by either a Parvo Medics TrueOne 2400 or a CareFusion Oxycon Mobile metabolic cart to determine maximal oxygen consumption (V[Combining Dot Above]O2max). Body mass, absolute V[Combining Dot Above]O2max, and the power output achieved during the last completed stage increased in successive age groups from age 13 to 15 years (p ≤ 0.05). Ventilatory threshold (VT) expressed as a percentage of V[Combining Dot Above]O2max and the heart rate (HR) at which VT occurred decreased between the ages of 13 and 14 years (p ≤ 0.05), whereas the V[Combining Dot Above]O2 at which VT occurred increased from the age of 14-15 years. There were no changes in relative V[Combining Dot Above]O2max or HRmax between any successive age groups. The aerobic fitness levels of elite youth ice hockey players increased as players age and mature physically and physiologically. However, aerobic fitness increased to a lesser extent at older ages. This information has the potential to influence off-season training and maximize the aerobic fitness of elite amateur hockey players, so that these players can meet standards set by advanced elite age groups.
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».