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Enregistrement W4389001344 · doi:10.1136/bmjsem-2023-001814

Effect of menstrual cycle and contraceptive pill phase on aspects of exercise physiology and athletic performance in female athletes: protocol for the <i>Feminae</i> international multisite innovative project

2023· article· en· W4389001344 sur OpenAlexaff
Kirsty J. Elliott‐Sale, T.R. Flood, Shawn M. Arent, Eimear Dolan, Bryan Saunders, Mette Hansen, Johanna K. Ihalainen, Ritva S. Taipale, Clare Minahan, Jane S Thornton, Kathryn E. Ackerman, Constance Lebrun, Craig Sale, Trent Stellingwerff, Paul Swinton, Anthony C. Hackney

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Sport & Exercise Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of AlbertaCanadian Sport Centre PacificWestern University
Organismes subventionnairesAustralian Institute of SportNovo Nordisk FondenEnglish Institute of Sport
Mots-clésAthletesMenstrual cyclePillMedicineProtocol (science)Physical therapyMenstruationPhysiologyAlternative medicineHormoneEndocrinologyInternal medicinePharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

' has become the slogan for sport and exercise physiology-based research in female athletes. However, in most instances, it is challenging to address this gap of high-quality research in elite female athletes at a single study site due to challenges in recruiting enough participants with numerous menstrual cycle and contraceptive pill permutations. Accordingly, we have assembled an international multisite team to undertake an innovative project for female athletes, which investigates the effects of changes in endogenous and exogenous oestrogen and progesterone/progestins across the menstrual cycle and in response to second-generation combined monophasic contraceptive pill use, on aspects of exercise physiology and athletic performance. This project will employ the current gold-standard methodologies in this area, resulting in an adequately powered dataset. This protocol paper describes the consortium-based approach we will undertake during this study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,400
Score d'incertitude au seuil0,674

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,377 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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