Risk of Low Energy Availability in National and International Level Paralympic Athletes: An Exploratory Investigation
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: The purpose of this study was to examine the symptoms of low energy availability (LEA) and risk of relative energy deficiency in sport (RED-S) symptoms in para-athletes using a multi-parameter approach. (2) Methods: National level para-athletes (n = 9 males, n = 9 females) completed 7-day food and activity logs to quantify energy availability (EA), the LEA in Females Questionnaire (LEAF-Q), dual energy X-ray absorptiometry (DXA) scans to assess bone mineral density (BMD), and hormonal blood spot testing. (3) Results: Based on EA calculations, no athlete was at risk for LEA (females < 30 kcal·kg−1 FFM·day−1; and males < 25 kcal·kg−1 FFM·day−1; thresholds for able-bodied (AB) subjects). Overall, 78% of females were “at risk” for LEA using the LEAF-Q, and 67% reported birth control use, with three of these participants reporting menstrual dysfunction. BMD was clinically low in the hip (<−2 z-score) for 56% of female and 25% of male athletes (4) Conclusions: Based on calculated EA, the risk for RED-S appears to be low, but hormonal outcomes suggest that RED-S risk is high in this para-athlete population. This considerable discrepancy in various EA and RED-S assessment tools suggests the need for further investigation to determine the true prevalence of RED-S in para-athlete populations.
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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 | 0,001 |
| 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 ».