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Enregistrement W2905383975 · doi:10.3390/nu10121958

Evaluation of Dietary Supplement Use in Wheelchair Rugby Athletes

2018· article· en· W2905383975 sur OpenAlexaffabout
Robyn F. Madden, Jane Shearer, David Legg, Jill A. Parnell

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMount Royal UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesNutritionistWheelchairMedicineSports nutritionDietary supplementPopulationPhysical therapyGerontologyNutrition informationEnvironmental healthFood scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wheelchair rugby is a rapidly growing Paralympic sport; however, research remains predominantly in the realms of physiology and biomechanics. Currently, there is little investigation into nutrition and dietary supplement use among wheelchair rugby athletes (WRA). The aim of this study was to assess the types of dietary supplements (DS) used, the prevalence of usage, and the reasons for use among WRA. The secondary aim was to report utilized and preferred sources of nutritional information among this population. A valid, reliable Dietary Supplement Questionnaire was used to report supplement use and reasons for use. Male (n = 33) and female (n = 9) WRA were recruited at a national tournament and through emailing coaches of various Canadian teams. Dietary supplement usage was prevalent as 90.9% of males and 77.8% of females reported usage within the past three months with the most regularly used supplements being vitamin D (26.2%), electrolytes (19.5%), and protein powder (19.5%). The most common reason for usage was performance. The top sources of nutrition information were dietitian/nutritionist and the internet. Further investigation into DS use is needed to help create nutritional guidelines that are accessible to WRA and athletes with disabilities in general.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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