Evaluation of a randomized nutrition intervention combining nutrition education and cooking workshops on dietary intakes and psychosocial determinants of performance in university football athletes
Notice bibliographique
Résumé
Although nutrition influences performance, many athletes, including football players, do not meet nutritional requirements for their sport. The objective of this study was to determine the impact of a nutrition intervention combining nutrition education and cooking workshops on nutrition knowledge, intention, and perceived behavioral control in the preparation of healthy meals, dietary intakes, and diet quality in male university football players. Athletes ( n = 23; age: 22 ± 1 year) were randomly assigned to an intervention (2 h/week) ( n = 13) or control group ( n = 10) over three weeks. Questionnaires were completed before (pre), immediately after (post 1), and two months after the intervention (post 2). Dietary intakes and diet quality were evaluated from three web-based 24-h dietary recalls per visit. Mixed linear models for repeated measures with Tukey’s post hoc test were performed to determine the effects of the intervention on all outcomes. There was a group by time interaction for nutrition knowledge ( p = 0.002) that was higher immediately after and two months after the intervention compared to the control group. No differences on other outcomes were observed. Combining nutrition education and cooking workshops improved nutrition knowledge, but did not affect intention and perceived behavioral control in the preparation of healthy meals, dietary intakes, and diet quality in male university football athletes.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».