The Influence of Hydration Status on Cognitive Function and Athletic Performance
Notice bibliographique
Résumé
Hydration is essential for maintaining cognitive function and athletic performance, particularly in athletes training under high temperatures. This study examines the impact of hydration status on cognitive abilities and athletic performance among football players at Lead City Football Academy, Ibadan, Nigeria. Using a cross-sectional design, hydration levels of 88 athletes aged 16–25 were assessed through urinary specific gravity (USG) and pre- and post-training body weight changes. Cognitive function was evaluated using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), while athletic performance was rated by coaches based on key physical and mental attributes. Results showed that hydration status differed significantly by gender (p = 0.034), with male athletes exhibiting greater dehydration levels. USG analysis revealed that 94.6% of female athletes had minimal dehydration compared to 84.3% of males, while 15.7% of male athletes experienced significant dehydration (USG > 1.021), compared to 5.4% of females. Body weight analysis indicated an average reduction of 0.84% post-training, suggesting fluid loss. Cognitive assessments revealed impairments, with a mean MoCA score of 22.78 (below the normal threshold of ≥26). However, no statistically significant correlation was found between hydration status and cognitive function (p > 0.05). Athletic performance was significantly influenced by hydration status (p = 0.003), with endurance, speed, and mental toughness most affected. Although dehydration was associated with reduced endurance, the effect was relatively weak. These findings highlight the need for structured hydration protocols, personalized fluid intake plans, and athlete education on optimal hydration practices.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».