Female athlete triad syndrome: A bibliometric analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Menstrual disruption, lack of energy availability (with or without an eating disorder), and decreased bone mineral density are collectively known as the female athlete triad. It is common among young women who engage in athletic activities. This study aimed to identify the female athlete triad patterns and provide nutritional recommendations for female athletes to prevent triad syndrome. Methods: This study used a quantitative method with a bibliometric study approach. The inclusion criteria were document type ‘Article,’ publication stage ‘Fully published articles,’ source type ‘Journal,’ and language ‘English,’ from 2018-2024. Data were analysed using Scopus, VOSviewer, Nvivo 12 Plus, and Rstudio. Results: Research on female athlete triad syndrome showed a notable increase in 2014 and 2022. The United States (52 papers), Canada (ten papers), and Japan (nine papers) were the leading contributors. Five key clusters were identified: energy and metabolism, bone mineral density, menstrual disorders, sports injuries, and athlete performance. To effectively address the nutritional needs of female athletes and mitigate the risk of triad syndrome, it is essential to consider these five key clusters. The development of the triad in female athletes is primarily due to insufficient nutrition and calorie intakes, leading to a negative energy balance. Conclusion: There is still much to learn, but recent research has focused on minimising risks and maximising benefits for young female athletes by addressing the key clusters identified in this study. Healthcare professionals should educate patients, parents, and coaches about female athletes’ potential challenges and the best strategies to support them.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: oui | Observationnel | high |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,103 | 0,128 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».