MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411453480 · doi:10.3390/sports13060192

The Effect of Carbohydrate Ingestion on Performance and Indices of Fatigue in Adolescent Soccer Players During a Simulated Game

2025· article· en· W4411453480 sur OpenAlexaff
Panagiotis G. Miliotis, Spyridoula Ntalapera, Athanasios Zavvos, Panagiota Klentrou, Ifigenia Giannopoulou, Nickos D. Geladas

Notice bibliographique

RevueSports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIngestionPsychologyApplied psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examined the effects of carbohydrate ingestion on endurance performance and fatigue during a soccer simulation in adolescent soccer players and evaluated the protocol’s reliability. Nine (13.5 ± 0.4 years pre-PHV) soccer players performed two soccer simulation intermittent exercise sessions on the treadmill (60 min) while consuming 4 boluses of either a CHO or PLC beverage in random, counterbalanced order. Before and immediately after each exercise session, MVC was measured for the quadriceps and the hand. Participants also performed a TTE on a cycle ergometer on three occasions, after each simulation exercise session (CHO and PLC), and on another day in a rested state (CON). The simulation protocol produced an ICC of 0.96 ([0.77–0.98 95%CI], p = 0.01) for VO2, with 2.24%CV between trials, suggesting strong reliability. TTE was higher (p = 0.01) in the CHO condition (123 ± 33 s) compared to PLC (85 ± 5 s) by 29%. The relative reduction in MVCLEG was more pronounced in the PLC (22 ± 11%) condition than in CHO (14 ± 6%) (p = 0.05). Compared to the PLC, CHO resulted in lower RPElocal during the second half of the simulation protocol (p < 0.05). Carbohydrate ingestion can improve endurance performance and reduce peripheral fatigue during a reliable soccer simulation that resembles the physiological demands of a youth soccer match.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,238

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSportsMême sujetSports Performance and TrainingTravaux en français237 207