0792 SLEEP OPTIMIZATION IMPROVES MOOD DIFFERENTLY BETWEEN CANADIAN NATIONAL TEAM CURLERS AND ROWERS
Notice bibliographique
Résumé
Elite athletes are at-risk for insufficient sleep, but research on sleep interventions in this population is limited. The current study utilized three different sleep optimization interventions with curlers and female heavyweight rowers to see if optimal sleep would affect mood states differently. N=15 Canadian National Team curlers (mean age 30.7 ± 4.5; 8 females) and 11 Canadian Women’s heavy-weight National Team rowers (mean age 26.0 ± 3.1) completed the Profile of Mood States at two time points during their competitive season; once before the sleep interventions (baseline; BL), and once after the 3.5-week sleep intervention (SI) phase. The sleep interventions consisted of increasing nighttime sleep, napping, and reducing the negative effects of technology use by putting away electronic devices an hour before bedtime. All interventions were the same between sports except the rowers additionally wore blue-blocking glasses in the two hours before bedtime. Data were analyzed with independent samples t-tests to compare differences in POMS sub-scales of tension-anxiety, depression, fatigue, vigor, and total scores between both sports at baseline. Paired sample t-tests by sport were used to compare changes in the sub-scales and total mood scores between baseline and post-intervention. At BL, the rowers had higher levels of tension-anxiety (t24=2.51, p=0.019), fatigue (t24=2.90, p=0.008), depression (t24=2.18, p=0.039), and total mood symptoms (t24=2.14, p=0.043) when compared to the curlers. The rowers reduced depression symptoms after the SI phase (t10=2.84, p = 0.018). The curlers reduced fatigue (t14=2.63, p=0.020), increased vigor (t14=2.97, p=0.010), and reduced total mood symptoms (t14=2.70, p=0.017) after the SI phase. In this sample of elite athletes from two different National Team sports, the rowers had poorer mood symptoms at BL and did not improve mood states as much as the curlers after the SI phase. It is likely that stress related to the preparations for the Rio 2016 Summer Olympics hindered the effectiveness of the interventions in the rowers. Further research is needed to assess the interventions across the Olympic quadrennial preparation cycle and to determine the optimal implementation strategy for different teams and athletes. Own the Podium and Mitacs Accelerate.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».