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Enregistrement W4405497922 · doi:10.5195/ijms.2023.2666

A Blueprint for High Altitude Acclimatization Prior to High Altitude Competition for Professional Athletes

2024· article· en· W4405497922 sur OpenAlexaff
Rashi Ramchandani, Shyla Gupta, Reem Al Rawi, Ricardo Sebastián Galdeano, Jorge Luis Sotomayor-Perales, Adrián Baranchuk

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Students · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueHigh Altitude and Hypoxia
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of OttawaUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEffects of high altitude on humansAcclimatizationBlueprintAthletesCompetition (biology)Altitude (triangle)Physical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationEngineeringBiologyEcologyAnatomyMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Among professional athletes, high altitude training is a popular technique due to its documented success on improving cardiovascular health and athletic performance. Nevertheless, there is little consensus on the guidelines for high altitude training and competition. This review sought to summarize existing literature for acclimatization recommendations for competing at high altitudes and suggests a blueprint that could be followed by athletes and trainers. Methods: This paper is part of the Altitude Nondifferentiated ECG Study (ANDES) project. A non-systematic search was conducted using Pubmed, EMBASE and MEDLINE databases. Results: Six studies were included, all of which recommended a gradual ascent before competition. The duration of acclimatization ranged from 4 days to 2 weeks depending on the magnitude of ascent. Athletes are encouraged to have pre-ascent assessments of ferritin, transferrin, hemoglobin mass, ECG, and weight with close monitoring of adverse altitude-induced complications. Conclusion: This study provides insight on key recommendations for athletes and trainers to consider when training and competing at high altitudes. These strategies can optimize athletic performance and mitigate deleterious altitude effects that can hinder functionality and training.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,347 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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