ASSOCIAÇÃO ENTRE CONSUMO ALIMENTAR, COMPOSIÇÃO CORPORAL E DESEMPENHO FÍSICO DE ATLETAS PROFISSIONAIS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Associar a ingestão alimentar, antropometria e desempenho esportivo de atletas profissionais. Métodos: Foram aferidos peso, altura, circunferências e pregas cutâneas e aplicado questionário de frequência alimentar. Realizou-se testes YYIR1 e RAST, dividindo-se os atletas em desempenho adequado (DA) e inadequado (DI), segundo o Índice de Fadiga (IF) e VO2max. Os dados foram submetidos aos testes T de Student, Qui-Quadrado e correlação de Pearson, com p<0,05. Resultados: Avaliou-se 32 atletas, adultos (59,4%), homens (87,5%), com 27,16±12,1 anos, 72,43±14,6 kg, IMC de 24,48±3,2 kg/m2 e com 15,75±6,6% de gordura (%GC). A ingestão foi de 45,78±12,25 kcal/kg/dia, 2,7±0,85 g/kg/dia de proteína, 1,51±0,39 de lipídios e 5,22±1,80 de carboidratos. O IF médio foi de 7,17±1,32 W.seg-1 no DA e 43±16,29 no DI e VO2max de 41,3±2,21 ml/min/kg no DA e 39,35±0,97 no DI. Houve diferença estatística entre DA e DI nos testes RAST e YYIR1 quanto a idade (p=0,002 e p=0,0001) e circunferência da cintura (CC) (p=0,005 e p=0,024). Observou correlação entre IMC com potência média (Pmed) (r=-0,369) e consumo proteico (cP) (r=-0,416); da CC com IF (r=-0,517) e cP (r=-0,0,392); do %GC com potência máxima (r=-0,474), Pmed (r=-0,630) e cP (r=-0,433) e do IF com consumo lipídico (r=-0,396). Conclusão: Atletas com índices antropométricos inferiores obtiveram melhores resultados de desempenho físico e maior consumo proteico, indicando possível associação entre essas variáveis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découle