Original investigation: manipulating energy availability in male endurance runners: a randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the effect of 4 days low energy availability (LEA) on physiological markers and mood states in male endurance runners. Twelve participants (mean (standard deviation); age: 25.8 (3.8) years; fat-free mass (FFM): 52.8 (5.5) kg) completed three 4-day conditions: adequate energy availability (AEA): 45 kcal/kg FFM/day; LEA1: 30 kcal/kg FFM/day; and LEA2: 15 kcal/kg FFM/day, in a randomized order. Participants ran on a treadmill at 65% of V̇O2max until they expended 15 kcal/kg FFM/day of energy. Energy intake was adjusted to achieve the desired energy availability. Pre- and post-measurements of bone turnover, metabolism, testosterone and estradiol (plasma), resting metabolic rate (indirect calorimetry), and mood states (Brunel Mood Scale) were assessed. The results reported a significant decrease in testosterone (condition × time interaction, p = 0.03) occurred on LEA2 (Pre: 23.8 (7.0) nmol/L vs. Post: 20.3 (7.7) nmol/L) compared with AEA (Pre: 22.9 (5.5) nmol/L vs. Post: 23.3 (6.1) nmol/L) or LEA1 (Pre: 23.6 (8.6) nmol/L vs. Post: 20.9 (8.8) nmol/L). Fatigue level significantly increased (condition × time interaction, p = 0.02) in LEA2 (Pre: 3.5 (1.7) vs. Post: 6.5 (2.9)) but did not change in AEA (Pre: 2.8 (1.5) vs. Post: 2.5 (2.7)) or LEA1 (Pre: 2.8(2.4) vs. Post: 2.9 (2.0)). Other measures were unaffected by the interventions. In conclusion, this study suggests that testosterone and fatigue may serve as early indicators of LEA in male runners. However, other physiological markers and mood states appeared largely unaffected, aligning with existing literature indicating minimal disruption of physiological functions during acute LEA in male athletes. Study registration: Australian New Zealand Clinical Trials Registry (Trial No.: 381278).
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».