Timing‐based strategies to minimize the impact of long‐haul travel on sleep: A pilot study in elite athletes traveling for competition
Notice bibliographique
Résumé
Long-haul travel poses significant challenges to sleep in elite athletes, yet evidence-based interventions tested in competitive settings remain scarce. This study investigated the effects of timing-based interventions on sleep in 10 national-level Canadian speed skaters prior to a World Cup competition in Beijing (13 time zones crossed). Athletes followed a tailored sleep schedule upon arrival and for the days preceding the competition. Total sleep time in Beijing was not different from Canada (p = 0.254) or pre-season (p = 0.999) and was lower the night before travel (p < 0.001) due to the early flight to Beijing. When comparing data with a similar dataset presenting no intervention, bedtime was successfully delayed and resulted in later wake-up time and longer total sleep time. Total sleep time increased by ~10 min/night, suggesting adjustments in sleep-wake rhythm during the first days upon arrival were still present. Race performance was unaffected by travel, with no time effect on overall rank (p = 0.74). These preliminary findings suggest that individualized timing-based strategies might support sleep regulation and circadian re-synchronization in elite athletes following long-haul travel. Further studies are warranted to confirm these results in larger samples and explore the effectiveness of customized timing-based intervention on different time changes and on performance.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».