Acute Effects of Sleep Extension on Fatigue, Inhibitory Control, Short‐Term Vigilance and Neuromuscular Function in Youth Elite Ice Hockey Players: A Randomised Crossover Trial
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Sleep extension has previously been shown to acutely benefit athletic performance. However, studies investigating the effects of sleep extension on fatigue and cognitive performance are lacking. In this randomised crossover trial, 22 elite youth hockey players (17 ± 1 years; 1.83 ± 0.07 m; 82 ± 7 kg) took part in a 3‐week protocol during the pre‐season. The first week included two familiarisation sessions. During the second and third week of the protocol, athletes underwent a testing session before and after a night of normal sleep vs. sleep extension (10 h of time in bed). For each athlete, these conditions were randomised across weeks. Each testing session consisted of 2 h of hockey training followed by a 30‐min colour Multi‐Source Interference Task (cMSIT). Three countermovement‐jumps (CMJs), three handgrip contractions and 3‐min psychomotor‐vigilance tasks (PVTs) were performed pre‐training, post‐training, and post‐cMSIT. Sleep was objectively monitored using actigraphy and sleep logs. Athletes slept normally 7:04 ± 0:39 h:mm. In the sleep extension condition, athletes increased their sleep by 16% ± 11% ( p < 0.001; η p 2 = 0.72). Sleep onset latency, WASO, and sleep efficiency were similar across conditions (all p > 0.016; η p 2 ≤ 0.11). cMSIT performance and fatigue improved by 8% ( p < 0.001; η p 2 = 0.21) and 23% ( p = 0.022; η p 2 = 0.02), respectively, following sleep extension. Performance on the PVTs, CMJs and handgrip contractions, while changing between pre‐training, post‐training and post‐cMSIT, remained similar across conditions ( p > 0.13; η p 2 ≤ 0.01). These results suggest that acute sleep extension is beneficial for improving perceived fatigue and performance on a long and demanding cognitive task (cMSIT), with no changes in less demanding cognitive tasks (PVT) or short physical tests.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».