Anemia do atleta: fisiopatologia e implicações no desempenho esportivo
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O artigo aborda a anemia em atletas, destacando a fisiopatologia, as implicações no desempenho esportivo e as estratégias de manejo. A anemia, especialmente por deficiência de ferro e hemólise induzida por exercício, é comum em atletas e pode afetar significativamente o desempenho. Materiais e Métodos: Realizou-se uma revisão da literatura sem restrição de data de publicação, focando na atualidade e relevância das informações. Bases de dados como PubMed e ScienceDirect foram utilizadas para coletar dados sobre anemia em atletas. Resultados e Discussão: A revisão identificou que a anemia em atletas é multifatorial. A deficiência de ferro e a hemólise induzida por exercício são causas comuns. Esses fatores impactam negativamente o desempenho esportivo, afetando a capacidade de transporte de oxigênio e aumentando a fadiga. Conclusão: O estudo ressalta a necessidade de um acompanhamento multidisciplinar para atletas de elite, visando a otimização da saúde e do desempenho esportivo. A gestão eficaz da anemia em atletas exige uma abordagem integrada, considerando nutrição, treinamento e saúde mental.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".