Seasonal Changes in Physiological Responses and Body Composition During a Competitive Season in Male and Female Elite Collegiate Ice Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
Delisle-Houde, P, Reid, RER, Insogna, JA, Chiarlitti, NA, and Andersen, RE. Seasonal changes in physiological responses and body composition during a competitive season in male and female elite collegiate ice hockey players. J Strength Cond Res 33(8): 2162-2169, 2019-Ice hockey continually overloads athletes with limited time for recovery, which may affect several physiological responses and alter body composition. The purpose of this study was to identify changes in physiological parameters and body composition profiles over the competitive season in elite collegiate ice hockey players. Forty-four players, 24 males (age = 22.7 ± 1.3 years, height = 1.82 ± 0.6 m, and body mass = 86.87 ± 6.44 kg) and 20 females (age = 19.9 ± 1.8 years, height = 1.66 ± 0.7 m, and body mass = 68.76 ± 5.91 kg) participated in 4-minute submaximal exercise tests and body composition assessments at pre-season, mid-season, and end-season. Changes in physiological parameters and body composition were analyzed using repeated-measures analysis of covariance controlling for age. Males' postexercise blood lactate concentration decreased (p ≤ 0.05) from pre- to mid-season (9.3 vs. 6.2 mmol·L) and increased (p ≤ 0.05) from mid- to end-season (6.2 vs. 8.0 mmol·L). Heart rate increased (p ≤ 0.05) after the third and fourth minute of the submaximal test in both sexes from pre- to end-season and from mid- to end-season. Males' body fat percentage decreased (p ≤ 0.05) from mid-season (17.4 vs. 16.1%), whereas increases were observed (p ≤ 0.05) in both sexes from mid- to end-season. This study produced evidence that male and female collegiate hockey athletes' physiological responses and body composition profiles change over the season. Sport scientists working with collegiate hockey teams, may need to revise annual training programs to attenuate reductions in fitness and hopefully prevent injuries.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».