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Enregistrement W3155466007 · doi:10.3389/fnut.2021.652441

Protein Considerations for Athletes With a Spinal Cord Injury

2021· review· en· W3155466007 sur OpenAlexaff
Joëlle Leonie Flueck, Jill A. Parnell

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Nutrition · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle metabolism and nutrition
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesContext (archaeology)Spinal cord injuryNarrative reviewMedicinePhysical medicine and rehabilitationAffect (linguistics)Physical therapyPsychologyIntensive care medicineSpinal cordPsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Athlete participation in the Paralympic games is steadily increasing; prompting research focused on the unique needs of this population. While the Paralympic Games includes a diversity of athletes, athletes with a spinal cord injury (PARA-SCI) represent a subgroup that requires specialized recommendations. Nutritional guidelines designed to optimize performance, in the context of the neurological impairments, are required. This narrative review summarizes the current literature regarding the importance of dietary protein for optimal health and performance. Factors with the potential to affect protein needs in PARA-SCI including loss of active muscle mass, reduced energy expenditure, and secondary complications are examined in detail. Furthermore, we analyze protein intakes in PARA-SCI from the available research to provide context around current practices and trends. In conclusion, we make the case that protein recommendations for able-bodied athletes may not be directly transferable to PARA-SCI. Consequently, PARA-SCI need their own guidelines to maximize performance and ensure long-term health.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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