The impact of the COVID-19 pandemic on the diet, training habits and fitness of Masters cyclists
Notice bibliographique
Résumé
Background: The number of Masters-level athletes (≥ 35 years of age) taking part in cycling has increased in the past years which may have beneficial effects on their health. The restrictions brought on by the COVID-19 pandemic has the potential to negatively impact the diet, training and fitness of these individuals due to restrictions in place to slow the spread of the virus. Aim: To investigate how the COVID-19 pandemic impacted the diet, training and fitness of Masters-level cyclists. Methods: 32 Masters cyclists (12 males, 20 females; mean age 47 ± 10 years) completed two incremental exercise tests one month apart during the pandemic to assess sport-specific fitness. Participants also completed online questionnaires to report their sedentary behavior and dietary intake before and during the pandemic, and their training volume and intensity for a specified week in February (before the pandemic) and each of March, April and May (during the pandemic). Results: No differences were seen in fitness ( p = 0.6), training volume ( p = 0.24) or intensity ( p = 0.79) and sedentary behavior ( p = 0.14) during the pandemic. Energy intake was unchanged ( p = 1.0) during the pandemic, but participants consumed lower amounts of key nutrients such as fiber, vitamin A, omega-3 fatty acids and potassium ( p < 0.05) while consuming more alcohol ( p = 0.008) and vitamin C ( p = 0.03). Conclusions: Our data shows that the COVID-19 pandemic has undesirable effects on nutrient and alcohol intake of Masters cyclists without impacting their training regimes, which may have adverse effects on their overall health and fitness in the long term.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».