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Enregistrement W4292092936 · doi:10.1249/mss.0000000000003025

Effect of Pregnancy in 42 Elite to World-Class Runners on Training and Performance Outcomes

2022· article· en· W4292092936 sur OpenAlexaff
Francine Darroch, Amy Schneeberg, Ryan Brodie, Zachary M. Ferraro, Dylan Wykes, Sarita Hira, Audrey R. Giles, Kristi B. Adamo, Trent Stellingwerff

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGestational Diabetes Research and Management
Établissements canadiensUniversity of VictoriaUniversity of OttawaCanadian Sport Centre PacificUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMedicinePregnancyPhysical therapyEliteElite athletesDemographyPolitical scienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The International Olympic Committee expert group on pregnancy has identified a paucity of information regarding training and performance in truly elite athletes. Thus, the purpose of this study was to quantify elite runners' training volume throughout pregnancy and postpartum competition performance outcomes. METHODS: Forty-two elite (>50% competed at the World Championships/Olympic) middle-/long-distance runners' training before, during, and after pregnancy (quality/quantity/type) data (retrospective questionnaire) and competition data (published online) were collected. RESULTS: Running volume decreased significantly ( P < 0.01) from the first trimester (63 ± 34 km·wk -1 ) to the third trimester (30 ± 30 km·wk -1 ). Participants returned to activity/exercise at ~6 wk postpartum and to 80% of prepregnancy training volumes by 3 months. Participants who intended to return to equivalent performance levels postpregnancy, there was no statistical decrease in performance in the 1 to 3 yr postpregnancy compared with prepregnancy, and ~56% improved performances postpregnancy. CONCLUSIONS: This study features the largest cohort of elite runners training and competition outcomes assessed throughout pregnancy, with training volumes being approximately two to four times greater than current guidelines. For the first time, performance was directly assessed (due to the quantifiable nature of elite running), and study participants who intended to return to high-level competition did so at a statistically similar level of performance in the 1- to 3-yr period postpregnancy. Taken together, this article provides much needed insights into current training practices and performance of elite pregnant runners, which should help to inform future training guidelines as well as sport policy and sponsor expectations around return to training timelines and performance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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