Impact of dehydration on perceived exertion during endurance exercise: A systematic review with meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Understanding the impact of stressors on the rating of perceived exertion (RPE) is relevant from a performance and exercise adherence/participation standpoint. Athletes and recreationally active individuals dehydrate during exercise. No attempt has been made to systematically determine the impact of exercise-induced dehydration (EID) on RPE. Objective: The present meta-analysis aimed to determine the effect of EID on RPE during endurance exercise and examine the moderating effect of potential confounders. Data analyses: Performed on raw RPE values using random-effects models weighted mean effect summaries and meta-regressions with robust standard errors, and with a practical meaningful effect set at 1 point difference between euhydration (EUH) and EID. Only controlled crossover studies measuring RPE with a Borg scale in healthy adults performing ≥30 min of continuous endurance exercise while dehydrating or drinking to maintain EUH were included. Results: Sixteen studies were included, representing 147 individuals. Mean body mass loss with EUH was 0.5 ± 0.4%, compared to 2.3 ± 0.5% with EID (range 1.7-3.1%). Within an EID of 0.5-3% body mass, a maximum difference in RPE of 0.81 points (95% CI: 0.36-1.27) was observed between conditions. A meta-regression revealed that RPE increases by 0.21 points for each 1% increase in EID (95% CI: 0.12-0.31). Humidity, ambient temperature and aerobic capacity did not alter the relationship between EID and RPE. Conclusion: Therefore, the effect of EID on RPE is unlikely to be practically meaningful until a body mass loss of at least 3%.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,035 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».