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Enregistrement W3217531405 · doi:10.1136/bjsports-2021-ioc.108

115 Relationship between readiness indicators, training load and fatigue in collegiate female volleyball athletes

2021· article· en· W3217531405 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRating of perceived exertionAthletesPhysical therapyMedicineMorningLogistic regressionPsychological interventionPhysical medicine and rehabilitationHeart rateInternal medicineBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Proper load monitoring can help to determine if athletes are adjusting properly to training loads, minimizing the risk of developing illnesses and injuries. <h3>Objective</h3> The main objective of this study was to find relationships between internal and external load variables, and fatigue to enable a better understanding of specific adaptations. <h3>Design</h3> An 8-week prospective observational cohort study with 213 observations. <h3>Setting</h3> U Sports Canadian volleyball athletes. <h3>Patients (or Participants)</h3> Six female volleyball athletes (21±2 years, 179.8±6.1 cm, 72±9.5 kg) with competitive experience of at least three years and able to participate without any physical limitation. <h3>Interventions (or Assessment of Risk Factors)</h3> Pre-practice heart rate variability (HRV), energy level, level of soreness, and hours of sleep were recorded before every practice. The number of jumps, the activity minutes, post-practice rating of perceived exertion (RPE), and HRV value the morning after were also collected. Day of the week, previous strength and conditioning practice, quality of sleep, and medical/physio attention were additional factors included in the analyses. <h3>Main Outcome Measurements</h3> Fatigue expressed as the percentage of jump-loss (10%) was the dependent binary variable. A stepwise logistic regression analysis was used to analyze the relationship between fatigue, covariates, and factors. <h3>Results</h3> Previous soreness and the number of jumps performed in practice or competition were the only factors found to be related to a significant level of fatigue experienced by the athletes (p&lt;0.001). <h3>Conclusions</h3> Although monitoring processes in team sports are today frequent, not all the load markers seem to have the same importance explaining the level of fatigue experienced by the athletes. Pre-practice level of muscle soreness and the number of jumps performed during the activity, a specific expression of external load in volleyball, reveal as the key elements to be controlled by coaches and practitioners to promote an optimal load adaptation.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,481

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,125
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,232 · 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