472 BO42 – Are we asking the right questions? Exploring female athlete perceptions on important menstrual cycle topics
Notice bibliographique
Résumé
Background Menstrual cycle (MC) research in sport is rapidly increasing. Considering end-user perspectives is critical when addressing this fundamental health process to ensure practical outcomes related to athletes’ training and performance. Objective To understand what athletes perceive is important to consider regarding their menstrual cycles in sport. Design Qualitative research study; one-on-one semi-structured interviews. Setting Online; Zoom audio and video. Participants Twenty high-level team and individual sport female athletes competing nationally (65%) or internationally (35%). Assessment of Risk Factors Participants discussed their MC experiences as athletes in response to 12 interview prompts. Main Outcomes MC-related topics for consideration by researchers and healthcare practitioners were determined through inductive, grounded-theory analyses using line-by-line coding, focused coding, and theory building. Results MC topics were highlighted within four overarching theories: 1) Training and performance, 2) Culture, 3) Health, and 4) Knowledge. Athletes’ feelings related to support in their athletic environment were explained by suggesting strategies they desire from their coaching and support staff. Participants wanted access to modifications and symptom management strategies as they strived to understand how to train around their cycle to optimize performance. The athletes recognized the MC should be individualized, however they desired normalizing the cycle as a health process within sport. This included recognizing relationships with overtraining, body image, and misdiagnoses. Hormonal contraceptives were discussed, and athletes had a strong desire to be better informed. Misinformation was evident despite knowledge accrual through family members, peers, and technology. Participants recognized that access to education would be key to increased MC knowledge and awareness. Conclusions These data provide practical recommendations for coaches and practitioners to support female athlete health and wellness. Researchers should continue to pursue high-quality MC research on training strategies, performance impacts, injury risk, and hormonal contraceptives. Sport organizations should prioritize MC education for athletes and coaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».