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Enregistrement W2990076835 · doi:10.14740/jocmr3998

Variation of Salivary IgA During Weight Loss Period Before a Competition Among University Judo Players

2019· article· en· W2990076835 sur OpenAlexvenueno aff
Hiroaki Hiraoka, Yukichi Hanaoka, Subrina Jesmin, Fuminori Kimura, Yujiro Matsuish, Kazuhiro Shimizu, Koichi Watanabe

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKozuki Foundation
Mots-clésWeight lossSalivaMedicineAthletesVitalityPhysiologyInternal medicineBody weightPhysical therapyObesityBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aims to investigate the health condition of university judo athletes during a period of weight loss before a competition, using secretory immunoglobulin A (SIgA) in saliva. METHODS: The subjects were 30 university judo athletes, who were divided into three groups: control group (n = 10), under 5% weight loss group (n = 10), and over 5% weight loss group (n = 10). The items evaluated were body weight measurements, salivary SIgA level and its secretion rates, incidences of symptoms of upper respiratory tract infections, and mental state. RESULTS: The over 5% body weight loss group had significantly lower SIgA secretion rates on the first day and third day before the real competition compared to those of the control group. Furthermore, the over 5% body weight loss group had an increased number of symptoms of upper respiratory tract infections. Alterations in mental statuses were also seen, such as decreased vitality and increased fatigue on the day before the competition in the over 5% weight loss group. CONCLUSIONS: This study shows that over 5% body weight loss in judo athletes induces a decrease in the salivary SIgA secretion rate and causes health condition of the body and the mind to deteriorate.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,354 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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