The association between gastrointestinal injury, complaints, and food intake in 60-km ultramarathon runners
Notice bibliographique
Résumé
We aimed to assess the association between gastrointestinal (GI) injury, complaints, and food intake in 60-km ultramarathon runners. Thirty-three ultramarathon runners provided pre- and post-race blood samples for assessment of GI injury by intestinal fatty-acid binding protein (I-FABP), and inflammatory response by interleukin (IL)-6, IL-8, tumour necrosis factor alpha (TNF-α), and C-reactive protein (CRP). GI complaints and nutritional intake were reported by a post-race questionnaire. GI complaints were reported by 73% of the runners, of which 20% reported 1 or 2 severe complaints. IL-6, IL8, TNF-α, and CRP increased significantly from pre- to post-race (P < 0.001 for all biomarkers), while I-FABP did not (1375 [IQR: 1264–2073] to 1726 [IQR: 985–3287] pg/mL; P = 0.330). The ‘GI complaints score’, as the integral of the number and severity of GI complaints, did not correlate with ΔI-FABP (rs: –0.050, P = 0.790) or energy intake (rs: 0.211, P = 0.260). However, there was a significant negative correlation between energy intake and ΔI-FABP (rs: –0.388, P = 0.031). In conclusion, GI complaints were neither associated with food intake nor GI injury as assessed by plasma I-FABP response. Energy intake, however, was inversely related to the I-FABP response to exercise. This finding suggests that substantial energy intakes during exercise may prevent exercise-induced GI injury as assessed by the I-FABP response. Novelty: No association between gastrointestinal complaints and gastrointestinal injury (I-FABP response) or food intake was present. There was an inverse correlation between energy intake and plasma I-FABP response, suggesting that higher energy intakes may prevent gastrointestinal injury as assessed by the I-FABP response.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».