Characterization of Hormonal, Metabolic, and Inflammatory Responses in CrossFit® Training: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: CrossFit® training is a high-intensity functional training program that aims to increase physical functional performance through biochemical responses, i.e., hormonal, metabolic and inflammatory responses. Most hormonal, metabolic and inflammatory changes induced by CrossFit® training have been reported in isolated clinical studies. The purpose of this review was to systematically explore the existing literature on characterization of hormonal, metabolic, and inflammatory responses resulting from CrossFit® training. Methods: A systematic search of the literature was conducted in PubMed, Web of Science and Scopus from August 2019 to October 2019. Studies were selected through critical review of the content. Using specific keywords, 623 articles were found, of which 597 were excluded for ineligibility, and 25 were eligible. The papers were separated according to subject area: hormonal (n = 8), metabolic (n = 19), and inflammatory (n = 6) changes. All were published between 2015 and 2019. Results: This review reveals potential effects of CrossFit® training on hormonal, metabolic and inflammatory parameters. However, studies had low levels of evidence and reliability due to methodological limitations. Conclusion: In summary, the results are of paramount importance for improving understanding of the effects of CrossFit® training and serve as a basis for prescribing future exercise protocols.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».