Air pollution and elite adolescent soccer players’ performance and well-being; an observational study
Notice bibliographique
Résumé
Exercising outdoors may inadvertently lead to individuals inhaling levels of air pollution that may be detrimental to their health and activity-related performance. Endurance athletes are a particularly susceptible subgroup due to their high ventilation rates sustained over prolonged periods of time coupled with high training loads that often occur outdoors. In this study, we estimate the effects of air pollution on a series of athletic performance parameters in an elite adolescent soccer team. Methods: External, internal, and subjective loads and wellness questionnaires were recorded for the 26 matches and 197 training sessions carried out during the 2018–19 season for a U19 team competing in Germany. Each session was combined with hourly information on the concentration of PM10, O3 and NO2 in spatial proximity to each playing field for the duration of training or playing. Results: Increases in PM10 and O3 had significant (p <.001) associations with decreasing total distance (m) ran per session. Furthermore, increases in O3 and NO2 concentrations were related to an increase in average heart rate (p <.05). Moreover, increases in PM10 concentration was associated with increased rating of perceived exertion (p <.001). Last, the total inhaled dose of O3 and NO2 over one session was linked to significant (p <.05) decreases in athletes’ wellness scores on the following morning. Discussion: We find supporting evidence of the negative effects of air pollution in elite adolescent soccer players in both matches and training. The negative impacts observed on several aspects of performance are present within an elite team that regularly trained in pollution levels well within the normal ranges of what the World Health Organisation (WHO) reports to be suitable air quality. Therefore, mitigation strategies such as monitoring the air quality at the training pitch are recommended to reduce athlete exposure to air pollution even when exercising in moderate air quality.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».