Assessment of Training Load, Sleep, Injuries, and Operational Physical Performance During Basic Military Qualification
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Optimizing training load (TL) and sleep is essential to maximize physical performance and prevent musculoskeletal injuries (MSKIs) for Canadian forces recruits during the 10-week basic military qualification (BMQ) course. The purpose of this study was to assess the TL, sleep duration, the occurrence of MSKIs during the BMQ, and the operation fitness performance during the BMQ. MATERIALS AND METHODS: Forty Canadian recruits, eight females and 32 males, (age 24 ± 5 years; height 176.4 ± 10.4 cm), were monitored with an accelerometer (GENEActiv) on their wrist between weeks 1 and 9 to evaluate the TL and sleep duration. During weeks 2 and 10, the recruits completed an operational fitness evaluation. Injury surveillance was performed over 10 weeks. RESULTS: TL intensity was significantly different (P = 0.0001) from week to week. The weekly average total time of moderate and vigorous physical activity was 189.7 ± 48.1 min and 44.7 ± 15.2 min, respectively. The average sleep duration was 5.4 ± 0.4 h per night and decreased to 4.2 h ± 0.4 during field exercises. A significant difference in sleep duration was observed between recruits with and without a MSKI. The recruits accumulated a total of 95 days under medical restrictions with an average of 3.8 consecutive days. The VO2peak estimated from the Fitness for Operational Requirements of Canadian Armed Forces Employment job-based simulation test significantly improved from weeks 2 to 10 (pre, 47.1 ± 6.3; post: 50.2 ± 5.8; P = 0.001). CONCLUSIONS: TL is of high magnitude and varies from week to week. The reported mean sleep duration per week may perhaps negatively impact the occurrence of MSKI. No significant improvement was detected in operational fitness by the end of the BMQ.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».