Sleep hygiene education for improving sleep in ultra-marathon swimmers: Guidance for coaches and swimmers
Notice bibliographique
Résumé
Sleep for recovery is an essential factor for performance in athletes. One such group is recreational ultra-marathon swimmers (>10km). We aimed to compare measures of sleep before and after a sleep hygiene education intervention during a 16-week training programme. Using a prospective study design, the experiment was conducted in two phases (pre- and post-intervention), whereby pre- and post-intervention data were collected for 42 nights after the sleep hygiene education. This study had 24 masters’ swimmers (n = 13 females), aged 39 ± 11 years, and body mass index (BMI) of 26 ± 3 kg/m 2 during a training squad for an ocean ultra-marathon swimmer (19.7 km) in Perth, Western Australia. Objective measures of sleep were obtained from a wrist activity monitor, the Readiband™ (Fatigue Science Inc., Canada). Participants underwent a 2-hour sleep hygiene education session. Generalised linear mixed models were fitted to examine relationships between predictor variables and sleep responses. Sleep onset and offset increased by 12 minutes post-intervention ( p < 0.001). For nights before morning training, sleep onset increased by 12 minutes and offset by 24 minutes post-intervention. Females increased sleep onset by 18 minutes and delayed sleep offset by 12 minutes sleep ( p < 0.05) post-intervention. The sleep hygiene education was insufficient in making meaningful improvements to measures of sleep. Individual sleep hygiene education and continuous reinforcement of sleep for recovery during a training programme may be required to observe improvements. Coaches should aim to design training schedules to minimise the impact on swimmer’s sleep opportunity and swimmers need to involve family in the planning of rest periods during a training programme.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».