Negative Energy Balance Does Not Alter Fat-Free Mass During the Yukon Arctic Ultra—The Longest and the Coldest Ultramarathon
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The objective of this study was to determine alterations in caloric balance, body composition, metabolites, and cytokines in athletes participating in the Yukon Arctic Ultra. Methods: Ten participants traveling on foot in the 2017 692-km event were recruited for the study. Measurements and samples were obtained at pre-event, 278-km (C1), 384-km (C2), and post-event. Body composition measurements were obtained using bioelectrical impedance analysis. Accelerometer devices were utilized to provide an estimation of caloric expenditure and dietary recalls provided assessments of caloric intake. Blood serum samples were collected, processed, and analyzed using enzyme-linked immunosorbent assays or nuclear magnetic resonance. Results were analyzed using linear mixed model, presented as means±SD and considered significant at P<0.05. Results: Participants (37±10 yr; body mass index: 24.4±2.5 kg/m2; 8 males, 2 females) were recruited. Four males and one female completed the entire event in 260±19 hours. Caloric intake/expenditure was 4,126±1,115 kcal/day and 6,387±781 kcal/day, respectively, indicating a caloric deficit of 2,261±1,543 kcal/day. Total mass, body mass index, and fat mass were reduced at each time point of the event. Fat free mass was unchanged throughout the event. Follistatin was increased at C1 (1,715±876 pg/mL) in comparison to baseline. Acetoacetate increased significantly at post-event (6.1±1.5 mg/ml). Conclusions: Despite a pronounced caloric deficit and sustained activity under extreme cold conditions, fat free mass was preserved with an increase in serum follistatin and acetoacetate. Future studies should be directed at the role of nutrient strategies and/or training methods on the retention of fat free mass under these conditions.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».