Muscle damage, physiological changes, and energy balance in ultra-endurance mountain-event athletes
Notice bibliographique
Résumé
The biological response to ultra-endurance mountain race events is not yet well understood. The aim of this study was to determine the biochemical and physiological changes after performing an ultra-endurance mountain race in runners. We recruited 11 amateur runners (age: 29.7 ± 10.2 years; height: 179.7 ± 5.4 cm; body mass: 76.7 ± 10.3 kg). Muscle damage, lactate concentration, energy balance, rating of perceived exertion (RPE), heart rate (HR), heart rate variability (HRV), body composition changes, and jump performance were analyzed before, during (only lactate, HR, and HRV), and after the race. Athletes completed 54 km in 6 h, 44 min (±28 min). After the race, myoglobin and creatine kinase concentration increased from 14.9 ± 5.2 to 1419.9 ± 1292.1 μg/L and from 820.0 ± 2087.3 to 2421.1 ± 2336.2 UI/L, respectively (p < 0.01). In addition, lactate dehydrogenase and troponin I significantly increased after the race (p < 0.01). Leukocyte and platelet count increased by 180.6% ± 68.9% and 23.7% ± 11.2%, respectively (p < 0.001). Moreover, after the competition, athletes presented a 3704 kcal negative energy balance; a significant increase in RPE values; a decrease in countermovement and squat jump height; and a decrease in body mass and lower limb girths. During the event, lactate concentration did not change and subjects presented a mean HR of 158.8 ± 17.7 beats/min, a significant decrement in vagal modulation, and a significant increase in sympathetic modulation. Despite the relative "low" intensity achieved, ultra-endurance mountain race is a stressful stimulus that produces a high level of muscle damage in the athletes. These findings may help coaches to design specific training programs that may improve nutritional intake strategies and prevent muscle damage.
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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 | 0,000 |
| 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 ».