Managing Female Athlete Health: Auditing the Representation of Female versus Male Participants among Research in Supplements to Manage Diagnosed Micronutrient Issues
Notice bibliographique
Résumé
Micronutrient deficiencies and sub-optimal intakes among female athletes are a concern and are commonly prevented or treated with medical supplements. However, it is unclear how well women have been considered in the research underpinning current supplementation practices. We conducted an audit of the literature supporting the use of calcium, iron, and vitamin D. Of the 299 studies, including 25,171 participants, the majority (71%) of participants were women. Studies with exclusively female cohorts (37%) were also more prevalent than those examining males in isolation (31%). However, study designs considering divergent responses between sexes were sparse, accounting for 7% of the literature. Moreover, despite the abundance of female participants, the quality and quantity of the literature specific to female athletes was poor. Just 32% of studies including women defined menstrual status, while none implemented best-practice methodologies regarding ovarian hormonal control. Additionally, only 10% of studies included highly trained female athletes. Investigations of calcium supplementation were particularly lacking, with just two studies conducted in highly trained women. New research should focus on high-quality investigations specific to female athletes, alongside evaluating sex-based differences in the response to calcium, iron, and vitamin D, thus ensuring the specific needs of women have been considered in current protocols involving medical supplements.
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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 | 0,127 | 0,187 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».