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Enregistrement W7117428574 · doi:10.14814/phy2.70654

Timing‐based strategies to minimize the impact of long‐haul travel on sleep: A pilot study in elite athletes traveling for competition

2025· article· en· W7117428574 sur OpenAlexafffundabout
Giorgio Varesco, Alix Renaud‐Roy, François Bieuzen, Nathalie Pattyn, Guido Simonelli

Notice bibliographique

RevuePhysiological Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéMitacs
Mots-clésAthletesBeijingBedtimePsychological interventionSleep (system call)Competition (biology)Elite athletesIntervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,869
Score d'incertitude au seuil0,504

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,314 · 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'admission3
Résumé présentoui

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