PHYSICAL ACTIVITY, EATING AND SLEEP IN ATHLETES ONE YEAR AFTER THE COVID-19 PANDEMIC
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction: The pandemic caused by COVID-19 has resulted in worrying effects related to the “new” habits adopted by the population. The long period of school closures and social isolation have profoundly impacted the learning, health, and protection of children and adolescents. Objective: To re-evaluate school athletes quarantined by COVID-19, highlighting the main physical activity (PA), eating and sleeping habits, and the implications related to physical and mental health after one year of the pandemic in the city of Curitiba, Brazil. Methods: Two surveys were conducted, 342 attended the first assessment, and 222 attended the second. An online questionnaire (Google docs) was applied to the students, consisting of 18 closed and open questions in the first moment (beginning of the pandemic) and 22 at the second moment (after one year of the pandemic). Results: Half of the students (53.2%; 57%) reported eating up to three meals daily. With regard to sleeping hours, the majority of students (80%; 79.5%) were able to sleep at night between 6:00 and 10:00. There was a significant decrease in the time spent on social networks, migrating to school activities (p <0.005). Approximately a quarter of the student-athletes (27%) practiced PA every day and felt fulfilled in the first assessment, and in the second assessment, this number increased to 43% (p = 0.009). Conclusion: Despite the decrease in screen time and the increase in regular PA, there was an increase in body weight in more than a third of the athletes evaluated. Those who maintained their body weight maintained healthier lifestyles with several meals within the recommended range and slept 6 to 10 hours per night. Level of Evidence III; Retrospective comparative 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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».