Dietary supplement use in younger and older men exercising at gyms in Cape Town
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Compare dietary supplement use and associated factors between younger and older men exercising at gyms (Cape Town). Design: Cross-sectional comparative study (self-administered questionnaire). Setting: Younger (21–31 years) and older (≥ 45) men exercising at gyms (Cape Town). Subjects: 210 younger and 91 older men. Outcome measures: Supplement use (frequency, reason, effectiveness, information sources, label use) and gym exercise profile and goals. Results: 80.6% younger and 81.3% older men had used supplements in the past 6 months. Younger men were more likely to use energy drinks (50% vs. 29.7%; p = 0.014), protein bars (18.1% vs. 7.7%; p = 0.038), protein powders (50% vs. 8.8%; p < 0.001), amino acids (15.2% vs. 2.2%; p = 0.004), weight gainers (10.9 vs. 1.1%; p = 0.011), recovery drinks (13.8 vs. 6.6%; p = 0.026), creatine (34.3 vs. 4.4%; p < 0.001), glutamine (22.4 vs. 7.7%; p = 0.004), arginine (8.6 vs. 0%; p = 0.016), pre-train (11.9 vs. 3.3%; p = 0.04) and fat burner (11.4 vs. 0%; p = 0.004). Multi-vitamins, vitamin C and B vitamins were consumed by both groups. Younger men spent more hours/week exercising in a gym (6.1 ± 4.0 vs. 4.0 ± 1.7; p < 0.001) and doing strength exercises (4.0 ± 2.9 vs. 1.6 ± 1.2; p < 0.001). The main exercising goal was building muscle/strength (38.8%), to stay fit (21.8%) or to look good (15.5%) for younger men and to stay fit (41.6%) or healthy (41.6%) for older men (p < 0.001). Conclusions: Younger and older men exercising in select gyms in Cape Town use a variety of supplements. Supplement use and exercising by younger men seem to focus on muscle building/strength and fitness; that of older men on improvement of fitness and health.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».