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Enregistrement W4387053507 · doi:10.1249/01.mss.0000982876.19546.68

Boston Marathon Prospective Study: Medical And Performance Outcomes Associated With Indicators Of Low Energy Availability

2023· article· en· W4387053507 sur OpenAlexaff
Kristin E. Whitney, Alexandra F. DeJong Lempke, Louise M. Burke, Trent Stellingwerff, Ida A. Heikura, Chris Troyanos, Bryan Holtzman, Kaya Adelzadeh, Aaron L. Baggish, Pierre A. d’Hemecourt, Sophia Dyer, Nicole Farnsworth, Laura Reece, Anthony C. Hackney, Kathryn E. Ackerman

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhysical Activity and Health
Établissements canadiensCanadian Sport Centre Pacific
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDemographyAthletesGerontologyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate association between indicators of problematic Low Energy Availability (LEA), i.e. LEA of long duration and/or severity, and race performance and medical outcomes of athletes participating in the 2022 Boston Marathon. METHODS: Registered entrants (age ≥ 18 yr) for the 2022 Boston Marathon were recruited to complete an encrypted electronic pre-race survey (1-4 weeks pre-event), with de-identified responses related to training, nutrition, and performance history. Questionnaire data was linked to official race timing and medical encounter data from the marathon. Female LEA indicators included: total EDE-Q scores (>2.3), and/or a total LEAF-Q score (≥8), and/or self-report of diagnosed Eating Disorder/Disordered Eating (ED/DE). Male LEA indicators included: total EDE-Q scores (>1.68), and/or self-report of diagnosed ED/DE, and/or for male participants <50 yrs of age: a low sex drive score based on 3 questions from the LEAM-Q subsection on reproductive dysfunction. RESULTS: Of 1,030 study participants (F: 546, M: 484), (ages F: 43.5 ± 10.3 yrs, M: 51.5 ± 10.7 yr; mean ± SDs), 30.4% (42.5% of females and 17.6% of males) were identified with problematic LEA indicators based on validated scoring criteria. Both females and males with LEA indicators finished with significantly worse (mean age- and sex-matched) Boston Marathon division place rankings compared to healthy controls (Females: 1377.4 ± 82.9 vs. 948.9 ± 57.6, p < 0.001; Males: 1262.4 ± 103.3 vs. 794.6 ± 41.0, p < 0.001 respectively). Overall, athletes with indicators of problematic LEA had a 1.95-fold greater relative risk (CI: 1.13-3.36, p = 0.017) of requiring medical support for any condition compared to healthy controls, and a 3.55-fold greater relative risk (CI: 1.17-10.76, p = 0.025) of a significant medical event (i.e., did not finish requiring intra-event medical transportation or transfer to a local hospital from a course medical tent, or transport to a hospital from the post-finish medical area). CONCLUSIONS: This is the first large questionnaire-based study on problematic LEA where the outcomes could be directly linked to real-world performance and medical consequences in a specific competition. Our novel findings confirm the performance and health implications of problematic LEA in both female and male athletes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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