Many non-elite multisport endurance athletes do not meet sports nutrition recommendations for carbohydrates
Notice bibliographique
Résumé
Little is known regarding the dietary intake of non-elite athletes involved in multisport endurance events. The primary objective of this observational study was to characterize the dietary intake of non-elite athletes participating in winter triathlon (snowshoeing, skating, and cross-country skiing), winter pentathlon (winter triathlon sports + cycling and running), Ironman (IM: swimming, cycling, running), and half-distance Ironman (IM 70.3) in relation with current sports nutrition recommendations. A total of 116 non-elite athletes (32 women and 84 men) who had participated in one of those events in 2014 were included in the analyses. Usual dietary intake was assessed using a validated online food frequency questionnaire. Participants (22-66 years old) trained 14.8 ± 5.3 h/week, on average (±SD). Only 45.7% [95% confidence interval, 36.4%-55.2%] of all athletes reported consuming the recommended intake for carbohydrates, with the highest proportion (66.7%) seen in IM athletes. On the other hand, 87.1% [79.6%-92.6%] of all athletes reported consuming at least 1.2 g protein·kg(-1)·day(-1), while 66.4% [57.0%-74.9%] reported consuming more than 1.6 g protein·kg(-1)·day(-1). The proportion of athletes consuming the recommended amount of protein was highest (84.6%) among IM athletes. There was no difference in the proportion of athletes achieving the recommended carbohydrate and protein intakes between men and women. These findings suggest that many non-elite multisport endurance athletes do not meet the current recommendations for carbohydrates, emphasizing the need for targeted nutritional education. Further research is needed to examine how underreporting of food intake may have affected these estimates.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».