Food Intake Evaluation in a Group of Elite Track and Field Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Eating behaviours and nutritional status are key factors related to individuals’ health. In athletes, diet optimisation has a key role in training adaptation achievement, injury prevention and good health status maintenance. However, nowadays it is still common to find diet behaviours not optimised with an increased risk of energy/nutrients deficiencies that can result not only in performance impairment but also in increased injury frequencies and malnutrition. Aim: To evaluate food intakes of elite track and field athletes to evaluate the adequacy of their diet. Materials and Methods: A total of 24 healthy elite track and field athletes, aged 18-30 years participated in the study. Anthropometric measurements were performed (weight, height, body circumferences, skinfold thickness) and Food Habits were evaluated using a seven days-food diary. Data were analysed through the WinFood® software, to obtain information about the basal metabolic rate and the energy expenditure of subjects. Moreover, information about macro and micro-nutrients were obtained both as percentage and grams. Statistical analysis was carried out in order to evaluate difference between male and female and between studied group’s intakes and international nutritional guidelines (The International Society of Sport Nutrition (ISSN)’s guidelines and the Position of the Academy of Nutrition and Dietetics, Dietitians of Canada, and the American College of Sports Medicine (ACSM) on Nutrition and Athletic Performance). Results: From the analysis, it was observed that energy expenditure resulted higher than the caloric intake. On average, there was a difference of about 30% between the energy expenditure and the caloric intake. The amount of macronutrients daily assumed by athletes was lower than values suggested by the major international society of sport in case of carbohydrates especially in female. Proteins intake resulted to be adequate, on the other hand, lipids intake were higher than recommendations above all in female. Furthermore, athletes did not assume adequate intakes of the most important micronutrients respect to the values suggested by guidelines especially for Calcium both in male and female and Iron in female. Conclusion: These results underline the importance of nutritional education programs and of nutritional practitioner in order to optimise the diet with proper intakes of macro and micro-nutrients.
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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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».