In-Group Nutrition Interventions with Elite Weight-Sensitive Athletes Are Associated with an Increase in Nutrition Knowledge and Intake of Carbohydrate-Rich Foods, but Not a 400+ Increase in Daily Caloric Intake
Notice bibliographique
Résumé
Background: Nutrition knowledge is positively associated with energy intake in athletes, and therefore, improving nutrition knowledge may offer a cost-effective approach to prevent negative performance and health outcomes associated with low energy availability (LEA) described in the Relative Energy Deficiency in Sports (REDs) syndrome model. The aim was to assess the short-term influence of a 60-min group-based nutrition education intervention on sports nutrition knowledge and dietary intake in elite athletes. Method: Twenty-five elite Canadian athletes were enrolled into a 3-week prospective single blinded randomized pragmatic trial. Participants were randomly assigned to 1 of 2 group-based nutrition education interventions. Education content was similar between both groups with 1 group assigned an additional 5-10 mins to review athlete testimonials on the negative impacts of REDs. Participants were assessed, before and about 10 days after the intervention, using anthropometry, Platform to Evaluate Athlete Knowledge of Sports Nutrition, Athlete Food Choice, Eating Disorder Examination 6.0, LEA/Triad, Athlete Diet Index questionnaires, and consecutive 5-day food record. Results: The education intervention that was supplemented with athlete testimonials performed similarly to the intervention without (p>0.05). Overall, nutrition knowledge (score from 69.8, to 72.8) and the intake of carbohydrate-rich foods (12.4 to 14.3) increased while disordered eating/eating symptoms decreased (0.788 to 0.642) after the education intervention (all p< 0.05). No changes in daily energy and carbohydrate intake were observed after the education intervention (p>0.05). Conclusion: The nutrition education sessions were associated with an in-crease in nutrition knowledge and other factors associated with food choice leading to increased consumption of carbohydrate-rich foods and reducing disordered eating/eating disorder symptoms. More research is required on methods to influence athlete eating behaviours to optimize energy intake to prevent associated negative health and performance outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».