Wearing a Surgical Face Mask Has Minimal Effect on Performance and Physiological Measures during High-Intensity Exercise in Youth Ice-Hockey Players: A Randomized Cross-Over Trial
Notice bibliographique
Résumé
COVID-19 transmission is prevalent during ice-hockey; however, it is unknown whether wearing face masks as a mitigation strategy affects hockey players’ performance. We used a randomized cross-over study to compare wearing a surgical mask to a sham mask (control) in youth hockey players (21 males, 5 females, 11.7 ± 1.6 y) during a simulated hockey period (cycle ergometry; six shifts of 20 s of “easy” pedaling (40% peak power), 10 s of “hard” pedaling (95% peak power), 20 s of “easy” pedaling, with shifts separated by 5 min rests). A seventh shift involved two 20 s Wingate tests separated by 40 s rest. Heart rate, arterial oxygen saturation and vastus lateralis tissue oxygenation index (hemoglobin saturation/desaturation) was assessed each shift. On-ice testing was conducted with the maximal Yo-Yo intermittent recovery test. No differences between mask and control conditions for performance were found (Wingate average power: 245 ± 93 vs. 237 ± 93 W, Peak power: 314 ± 116 vs. 304 ± 115 W, on-ice distance: 274 ± 116 vs. 274 ± 110 m) and for heart rate or arterial oxygen saturation during simulated hockey shifts. Tissue oxygenation index was lower from shifts one to six for males (p < 0.05) and shift seven for females (p < 0.01) while wearing a mask. Wearing a face mask had no effect on performance in hockey players with only minor effects on muscle oxygenation. ClinicalTrials.gov (NCT04874766) (accessed on 6 May 2021).
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».