Is it wiser to train in the afternoon or the early evening to sleep better? The role of chronotype in young adolescent athletes
Notice bibliographique
Résumé
STUDY OBJECTIVES: To examine the effect of the timing of high-intensity exercise (afternoon vs. evening) on adolescent athletes' bedtime psychological state, sleep quality, sleep staging, and next-day wellness/sleepiness according to chronotype. METHODS: Forty-two young athletes (morning type: n = 12, intermediate type: n = 14; evening type: n = 16) completed a randomized crossover study under free-living conditions. The counterbalanced sessions include: (AEX) afternoon (1:00-3:00 p.m.) and (EEX) evening (5:30-7:30 p.m.) high-intensity exercise. Sessions were conducted over three days each and were separated by a 1-week washout period. The time in bed was fixed (10:30 p.m.-7:30 a.m.). Sleep was assessed through ambulatory polysomnography. RESULTS: The effect of high-intensity exercise on sleep differs significantly depending on the time of exercise with lower sleep efficiency: SE (-1.50%, p < .01), and higher SOL (+4.60 min, p ≤=< .01), during EEX vs. AEX. Contrary to the previous view, we discovered differences in the mediated response based on the chronotype of young athletes. These differences were observable in the psychological state at bedtime, objective sleep, and the next day's self-reported wellness. Whereas the sleep of participants with a late chronotype remains stable regardless of the time of exercise, those with an early chronotype experience higher mood disturbances and clinically significant sleep disruptions following evening high-intensity exercise. CONCLUSIONS: Exercise timing and chronotype affect the psychological state at bedtime and objective sleep in adolescent athletes. This also alters next morning signs of pre-fatigue and wellness which suggest that the consideration of both features is important to adolescent athletes' recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».