Signs of low energy availability in elite male volleyball athletes but no association with risk of bone stress injury and patellar tendinopathy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Relative Energy Deficiency in Sport (RED‐S) syndrome is associated with undesirable health and performance outcomes. The aetiology of RED‐S syndrome is low energy availability (LEA). LEA has been reported in male athletes in various sports, but there is little information in team sports. Therefore, the aims of this study were to assess the point‐prevalence of surrogate markers of LEA in elite male volleyball players and examine the association between low and normal total‐testosterone (TES) on endocrine markers, resting metabolic rate, bone mineral density (BMD), and history of injury/illness. Using a cross‐sectional design, 22 elite male volleyball players underwent anthropometric, dual‐energy X‐ray absorptiometry (DEXA or DXA) and resting metabolic rate testing, bloodwork, dietary analysis, the three‐factor eating questionnaire–R18, injury/illness questionnaire and Victorian Institute of Sport Assessment – patellar tendon questionnaire. The primary finding of this investigation was that 36% of athletes had ≥2 surrogate markers of LEA. Although fasted insulin was lower and cortisol was higher in players with low‐total TES, low BMD, low RMR and various other endocrine markers linked to LEA were not observed. More research is required to define surrogate markers of LEA in male 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».