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Enregistrement W4405287372 · doi:10.1016/j.cjca.2024.12.009

Your Heart Can’t See What Sneakers You Are Wearing: Exercise Training Load in Endurance Athletes Is Inadequately Quantified in Sports Cardiology

2024· review· en· W4405287372 sur OpenAlexaffvenue
Christophe Dausin, R. Tironi, Véronique Cornelissen, Peter Hespel, Rik Willems, Mark J. Haykowsky, André La Gerche, Guido Claessen, Stephen Foulkes

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Cardiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKU LeuvenFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésMedicineAthletesCardiologyPhysical therapyEndurance trainingInternal medicineTraining (meteorology)Physical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Training load may be an important factor underlying the (patho-)physiologic cardiovascular adaptations from endurance exercise.Yet, quantifying training load remains challenging due to the complexity of its components (Frequency, Intensity, Time, and Type [FITT]).In this systematic review we evaluate how training load has been quantified in sports cardiology studies and provide recommendations for how this can be improved.Methods: A comprehensive search was conducted across PubMed and EMBASE up to October 2024.Studies involving "sports cardiology," "training load," and "endurance sport" were included.Data extraction included study characteristics, training load assessment methods, cardiovascular outcomes, and athlete profiles.Results: A total of 62 studies with 1,060,700 participants were included in our review.The majority of studies (59.7%) focused on exercise-induced cardiac remodelling, with other topics being cardiac arrhythmias (12.9%), cardiac autonomic adaptation (3.2%), exercise dose-response (6.5%), and coronary heart disease (17.7%).Training load was primarily quantified by questionnaires (58.1%), whereas heart rate monitoring, a more objective measure, was used in only R ESUM E Contexte : La charge d'entranement peut tre un facteur important sous-jacent aux adaptations cardiovasculaires (patho-)physiologiques de l'exercice d'endurance.Pourtant, la quantification de la charge d'entranement demeure complexe en raison de la complexit e de ses multiples composantes (Fr equence, Intensit e, Temps et Type [FITT]).Dans cette revue syst ematique, nous evaluons la manire dont la charge d'entranement a et e quantifi ee dans les etudes de cardiologie sportive et proposons des recommandations sur la manire d'am eliorer cette quantification.M ethodes : Une recherche exhaustive a et e effectu ee dans PubMed et EMBASE jusqu'en octobre 2024.Les etudes portant sur la cardiologie sportive, la charge d'entranement et les sports d'endurance ont et e incluses.L'extraction des donn ees a port e sur les caract eristiques des etudes, les m ethodes d' evaluation de la charge d'entranement, les cons equences cardiovasculaires et les profils des athltes.R esultats : Au total, 62 etudes avec 1 060 700 participants ont et e incluses dans notre analyse.La majorit e des etudes (59,7 %) portait sur le remodelage cardiaque induit par l'exercice, les autres sujets etant les arythmies cardiaques (12,9 %), l'adaptation cardiaqueRegular endurance exercise is a potent stimulus for structural, electrical, and functional cardiovascular adaptations.These physiologic adaptations-broadly termed exercise-induced cardiac remodelling (EICR)-are necessary to allow the cardiovascular system to meet the substantial hemodynamic and metabolic demands of endurance exercise and competition. 1,2

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,004
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,243 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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