Oxidative stress, inflammation, psychological status, and severity of respiratory infections are negatively affected during the pre-contest period in amateur bodybuilders
Notice bibliographique
Résumé
We examined whether off-season (OffS) and pre-contest (PreC) periods affect blood oxidative stress, inflammatory, immunological, and psychological markers in 20 bodybuilders. The athletes recorded their food intake (3-day record), physical activities, mood states (Profile of Mood States, POMS), recovery-stress (Recovery-Stress Questionnaire for Athletes, RESTQ-Sport), and upper respiratory symptoms (Wisconsin Upper Respiratory Symptom Survey, WURSS-21), and blood was obtained for biochemical analysis. Almost all athletes were in positive energy balance during OffS, while bodybuilders presented markedly restricted energy intake (∼45%) leading to loss of weight (-9%) and fat mass (-45%) with preservation of fat-free mass in PreC. Protein intake was high during both periods, while lipid and carbohydrate intakes were reduced ∼50% in PreC. Almost all athletes consumed 100% of the Recommended Dietary Allowance (RDA) for micronutrients in OffS, while 45% and 75% of the athletes had intakes below the RDA for vitamins A and E in PreC. Oxidative damage to lipids (thiobarbituric acid reactive substances, TBARS), protein carbonyls, and the TBARS/total antioxidant capacity ratio increased in PreC (32%, 27%, 60%), as did plasma tumor necrosis factor α (4-fold) and WURSS-21 scores (25%). There were no significant changes in serum catalase, glutathione reductase, and superoxide dismutase activities nor in interleukin 1β and immunoglobulins. In PreC, POMS showed negative changes in vigor (-20%), fatigue (23%), and total mood disturbance (35%), and RESTQ-Sport showed alterations for general and sport stress (34% and 50%, respectively) and sport recovery (-23%). Thus, PreC negatively affects nutrient intake, which may worsen oxidative stress, inflammation, psychological status, and the severity of respiratory infections in bodybuilders.
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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 | 0,001 |
| 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 ».