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Enregistrement W4411038249 · doi:10.3390/nu17111924

The Influence of Competition Day Loads on the Metabolic and Immune Response of Olympic Female Beach Volleyball Athletes: A Sportomics Analysis

2025· article· en· W4411038249 sur OpenAlexafffund
Renan Muniz‐Santos, Flávio Bachini, Pâmela A. Alexandre, Igor Jurišica, Luiz Cláudio Cameron

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensUniversity of TorontoDiscovery CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversidade Federal do Estado do Rio de JaneiroFinanciadora de Estudos e ProjetosFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroCanada Foundation for InnovationConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoWaters CorporationUniversity of TorontoInstituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Teranóstica e Nanobiotecnologia
Mots-clésAthletesHormoneCompetition (biology)Immune systemMedicineEndocrinologyInternal medicinePsychologyPhysical therapyBiologyEcologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Beach volleyball (BVb) is a highly demanding Olympic sport characterized by intense physical activity and unique environmental challenges, including varying weather conditions and sandy, unstable court surfaces. Despite its popularity, there is a notable lack of scientific research addressing the metabolic and immune responses of elite female athletes in this sport. This study aims to address this gap by investigating two world-class Olympic medalists, female BVb players, who represent a country with a rich history in the sport. Methods: Two athletes underwent a simulated competition day consisting of two matches. A standardized protocol was utilized to collect blood and urine samples at seven time points, allowing for analysis throughout the competition and recovery phases. The analysis included various electrolytes, as well as hematological, metabolic, and inflammatory markers. Additionally, we assessed selected hormones, such as insulin, serotonin, ACTH, and cortisol, along with amino acids related to energy metabolism and neurotransmitter synthesis. Results: Both athletes presented a trend toward electrolyte disturbances, especially hypokalemia, with a mean decrease of 15% and individual values reaching as low as 3.3 mmol/L post-match. This indicates that BVb may pose a risk for such disturbances. Additionally, the matches led to 20% to 60% increases in muscle injury markers, with incomplete recovery even after a day of rest, signaling persistent physiological stress post-competition. This increase was matched by stimulating stress hormones (ACTH and cortisol rose up to 4-fold and 3-fold, respectively), and markers of exercise intensity, such as lactate and ammonium. Moreover, the simulated BVb competition day impacted the amino acid response, with the Fischer ratio (BCAA/AAA) and blood tryptophan decreasing to a minimum of 60% of the initial levels and blood serotonin increasing by up to 180%, which are signs of an increased risk of central fatigue onset, according to the Fischer and Newsholme theory. Conclusions: The responses examined in this exploratory study contribute to a deeper understanding of the metabolic and immune demands placed on elite female BVb players, suggesting practical applications. By addressing the similar physiological responses observed among the athletes and emphasizing their unique individual responses—despite following the same protocol under identical conditions and sharing similar life habits for an extended period—this study highlights the critical necessity for the n-of-1 monitoring of athletes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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