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Enregistrement W4213165786 · doi:10.3389/fspor.2022.815555

Affecting Effects on Affect: The Impact of Protocol Permutations on Affective Responses to Sprint Interval Exercise; A Systematic Review and Meta-Analysis of Pooled Individual Participant Data

2022· review· en· W4213165786 sur OpenAlexaff
Richard S. Metcalfe, Sean Williams, Gwen Fernandes, Todd A. Astorino, Matthew Stork, Shaun Phillips, Ailsa Niven, Niels Vollaard

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2022
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Bristol
Mots-clésSprintAffect (linguistics)FeelingConfidence intervalMeta-analysisPsychologyPhysical therapyMedicineInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Responses to sprint interval exercise (SIE) are hypothesized to be perceived as unpleasant, but SIE protocols are diverse, and moderating effects of various SIE protocol parameters on affective responses are unknown. We performed a systematic search to identify studies (up to 01/05/2021) measuring affective valence using the Feeling Scale during acute SIE in healthy adults. Thirteen studies involving 18 unique trials and 316 unique participant (142 women and 174 men) affective responses to SIE were eligible for inclusion. We received individual participant data for all participants from all studies. All available end-of-sprint affect scores from each trial were combined in a linear mixed model with sprint duration, mode, intensity, recovery duration, familiarization and baseline affect included as covariates. Affective valence decreased significantly and proportionally with each additional sprint repetition, but this effect was modified by sprint duration: affect decreased more during 30 s (0.84 units/sprint; 95% CI: 0.74–0.93) and 15–20 s sprints (1.02 units/sprint; 95% CI: 0.93–1.10) compared with 5–6 s sprints (0.20 units/sprint; 95% CI: 0.18–0.22) (both p < 0.0001). Although the difference between 15–20 s and 30 s sprints was also significant ( p = 0.02), the effect size was trivial ( d = −0.12). We observed significant but trivial effects of mode, sprint intensity and pre-trial familiarization, whilst there was no significant effect of recovery duration. We conclude that affective valence declines during SIE, but the magnitude of the decrease for an overall SIE session strongly depends on the number and duration of sprints. This information can be applied by researchers to design SIE protocols that are less likely to be perceived as unpleasant in studies of real-world effectiveness. Systematic Review Registration Open Science Framework, https://osf.io/sbyn3 .

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,472
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations28
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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