Sleep habits and strategies of ultramarathon runners
Notice bibliographique
Résumé
Among factors impacting performance during an ultramarathon, sleep is an underappreciated factor that has received little attention. The aims of this study were to characterize habitual sleep behaviors in ultramarathon runners and to examine strategies they use to manage sleep before and during ultramarathons. Responses from 636 participants to a questionnaire were considered. This population was found to sleep more on weekends and holidays (7-8 h to 8-9 h) than during weekdays (6-7 h to 7-8 h; p < 0.001). Work was a mediator of napping habits since 19-25% reported napping on work days and 37-56% on non-work days. There were 24.5% of the participants reporting sleep disorders, with more women (38.9%) reporting sleep problems than men (22.0%; p < 0.005). Mean (±SD) sleepiness score on the Epworth Sleepiness Scale was 8.9 ± 4.3 with 37.6% of respondents scoring higher than 10, reflecting excessive daytime sleepiness. Most of the study participants (73.9%) had a strategy to manage sleep preceding an ultramarathon, with 54.7% trying to increase their opportunities for sleep. Only 21% of participants reported that they had a strategy to manage sleep during ultramarathons, with micronaps being the most common strategy specified. Sub-analyses from 221 responses indicated that sleep duration during an ultramarathon was correlated with finish time for races lasting 36-60 h (r = 0.48; p < 0.01) or > 60 h (r = 0.44; p < 0.001). We conclude that sleep duration among ultramarathon runners was comparable to the general population and other athletic populations, yet they reported a lower prevalence of sleep disorders. Daytime sleepiness was among the lowest rates encountered in athletic populations, which may be related to the high percentage of nappers in our population. Sleep extension, by increasing sleep time at night and daytime napping, was the main sleep strategy to prepare for ultramarathons.
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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 | 0,000 |
| 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 ».