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Enregistrement W4392350459 · doi:10.1136/bjsports-2024-ioc.171

904 EP049 – Prevention of injury and illness in an elite-level sprint kayaker: a case study

2024· article· en· W4392350459 sur OpenAlexaff
Melanie Hayman, Margie H. Davenport, Crystal O. Kean, Thomas M. Doering, Nicola Bullock, Alyce Woods

Notice bibliographique

RevueE-Posters · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePregnancy-related medical research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSprintMedicinePhysical therapyAthletesHeart rateBlood pressureInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Athletes are increasingly continuing to train and/or compete during pregnancy; routinely exceeding global physical activity recommendations (≥2.5 hours moderate intensity/week) and potentially increasing risk of injury and illness for mother and child. Objective Examine training and physiological characteristics of Olympic sprint kayaker who continued to train during pregnancy and their impact on injury and illness. Design & Methodology A retrospective longitudinal observational case study (N=1). Training data from pre-conception to birth was collected in the Training Peaks platform, physiological data was collected in a lab and injury and illness data recorded via an app. Data of interest included session frequency, volume, modality, time spent in each training zone (based on a five-zone intensity scale specific to our athlete’s maximum heart rate (HRmax)), training modifications, injury and illness events. Results Throughout pregnancy, our athlete substantially exceeded recommendations engaging in 444 training sessions totaling 440 hours (average 11.38 sessions totaling 11.26 hours/week). Most training was spent in active recovery (∑318 hours at ≤77% HRmax [≤139 bpm]), whilst 17 hours were accumulated training at ≥87% HRmax (≥156bpm) including 2.38 hours at threshold (≥92% HRmax [≥166 bpm]). Most sessions consisted of strength (∑165 sessions;166.80 hours) and kayak-based (∑159 sessions;172.22 hours) training, and an increase in strength over pre-conception levels was also observed. Training modifications were introduced throughout the pregnancy to protect against injury and illness, resulting in a reduction in overall training volume as pregnancy progressed. However, a lower heart rate, lactate and VO2 for a given workload as pregnancy progressed suggests an overall improvement in fitness. Our athlete maintained a healthy pregnancy and delivery with only minor injury and illness events recorded. Conclusions Evidence-informed guidance was lacking to appropriately support injury and illness considerations. Despite this, our athlete maintained a high volume of training throughout pregnancy without major injury or illness.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeÉtude de cas
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
Publié2024
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Résumé présentoui

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