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Enregistrement W4294798580 · doi:10.1249/01.mss.0000880816.62965.57

The Efficacy Of A Mixed-methods Short-term Heat Acclimation Protocol In Male Paralympic Wheelchair Rugby Players

2022· article· en· W4294798580 sur OpenAlexaff
Erica H. Gavel, Melissa A. Lacroix, Patrick Côté, Jean-Phillip Lavoie, Heather M. Logan-Sprenger

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensCanadian Sport Centre PacificWheelchair Rugby CanadaOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintRating of perceived exertionCore temperatureMedicineWheelchairAnimal sciencePhysical therapyInternal medicineBiologyHeart rateComputer scienceBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this study was to determine the efficacy of a mixed-method short-term heat acclimation (STHA) protocol with active and passive heating in Paralympic Wheelchair Rugby Players (WCR). METHODS: 12 male players (World WCR Classification; Class 0.5-1.5, n = 5; Class 2.0-2.5, n = 4; Class 3.0-3.5, n = 3) volunteered for the study. Testing occurred during a 10-day training camp 6-weeks before the 2020 Tokyo Paralympic Games and consisted of 3 days of active HA (HAact) and 2 days of passive HA (HApassive) with core temperature (Tc) maintained at ~38.5 °C for 1 h during each session. Heat exposure occurred every other day (Day 1,3,5,7,9). Training load (TL: time X sessional rating of perceived exertion (sRPE)) arbitrary units (AU), Tc, thermal sensation (TS), and thermal comfort (TC) was recorded. Blood samples were taken on Day 1 and 10 to assess baseline and post-HA % change in plasma volume (PV) using the Dill & Costill method. 20 m sprint performance was assessed on Day 1 and Day 10. RESULTS: Mean cumulative daily TL was 1544 ± 962 AU, and significantly differed between practice 792 ± 174 AU, HAact 656 ± 233 AU, and HApassive 476 ± 221 AU, p < 0.05. Mean daily and HAact training load significantly differed among Class 0.5-1.5 (671; 662 AU), Class 2.0-2.5 (752; 585 AU), and Class 3.0-3.5 (848; 840 AU) (p < 0.05). Mean Tc during the HAact and HApassive trials significantly differed and was 38.4 ± 0.3 °C and 38.7 ± 0.2 °C (p < 0.05), respectively. % Change in PV significantly increased (p < 0.05) by 2.0 ± 3.5% (-3.6-7.8%) from Day 1 to Day 10 with no significant differences between Class (p > 0.05), with 7 of 12 athletes demonstrating a positive increase (0.8 to 3%, n = 3; 4.5 to 7.8%, n = 4), and 5 athletes showing a decrease or no increase (-3.6 to -2.6%, n = 2; 0% = 3). Sprint performance (20 m) did not significantly change from Day 1 to Day 10 (Day 1, 6.33 ± 0.87 m/s; Day 10, 6.32 ± 0.85 m/s, p > 0.05). CONCLUSION: Results of this study suggest that (1) a mixed-method field-based HA protocol can significantly increase % change in Pvol in Paralympic WCR players, (2) HApassive reached higher Tc with a lower training load suggesting a potentially more useful modality to use during a training camp to minimize fatigue from HA, and (3) a mixed-methods field-based STHA protocol does not appear to improve 20 m sprint performance in WCR athletes.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2022
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