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Enregistrement W4415322337 · doi:10.70736/jozss.2072

Kadın dövüş sporcularında hızlı kilo kaybı stratejileri: Sağlık ve performans üzerindeki etkilerine yönelik sistematik derleme

2025· article· W4415322337 sur OpenAlexaboutno aff
Mine Akkuş Uçar

Notice bibliographique

RevueJournal of Optimal Zenith Sport Sciences · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLife style

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bu çalışma, kadın dövüş sporcularının müsabaka öncesi hızlı kilo kaybı yöntemleri ile bunların sağlık ve performans üzerindeki etkilerini ulusal ve uluslararası literatür ışığında incelemeyi amaçlamıştır. PRISMA 2020 kılavuzları temel alınarak gerçekleştirilen araştırmada, Ocak 2010 ile Temmuz 2025 arasında PubMed, Web of Science, Scopus, Google Scholar, TR Dizin ve YÖK Tez Merkezi veri tabanlarında kapsamlı bir tarama yapılmıştır. "Kadın Dövüş Sporcuları", "Hızlı Kilo Kaybı", "Performans", "Sağlık" gibi temel kavramlar hem Türkçe hem de İngilizce olarak aranmıştır. Kadın dövüş sporcularını konu alan, hızlı kilo kaybı stratejilerini ele alan, sağlık, performans, motorik ve psikolojik etkiler hakkında bilgi veren, hakemli dergilerdeki tam metin çalışmalar araştırmaya dahil edilmiştir. Dahil edilen çalışmaların metodolojik kalitesi Newcastle-Ottawa Scale ile değerlendirilmiş, toplam sekiz çalışma derlemeye alınmıştır. Hızlı kilo kaybı yöntemleri arasında terleme, sauna, tükürme, su kısıtlaması, laksatif/diüretik kullanımı, gıda kısıtlaması ve aşırı egzersiz en yaygın stratejiler olarak belirlenmiştir. Sağlık üzerindeki olumsuz etkiler arasında elektrolit bozulmaları, yorgunluk, hormonal düzensizlikler, bağışıklık sistemi baskılanması, RED-S belirtileri ve yeme bozukluğu riskleri öne çıkmıştır. Performans açısından ise denge, çeviklik, dayanıklılık ve kuvvet parametrelerinde düşüş gözlemlenmiştir. Bulgular, kadın sporcuların kilo yönetiminde disiplinler arası yaklaşımı gerekli kılmaktadır. Gelecek araştırmaların hızlı kilo kaybı için kadın sporculara özgü, uzun süreli ve deneysel tasarımlara odaklanması önerilmektedir.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,004

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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