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Enregistrement W1937179302 · doi:10.1186/s40798-015-0024-x

Do Elite Athletes Live Longer? A Systematic Review of Mortality and Longevity in Elite Athletes

2015· review· en· W1937179302 sur OpenAlexaff
Srdjan Lemez, Joseph Baker

Notice bibliographique

RevueSports Medicine - Open · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEliteAthletesLongevityBasketballGerontologyPopulationMedicineElite athletesPsychologyDemographyPhysical therapyEnvironmental healthPolitical scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding of an athlete's lifespan is limited with a much more sophisticated knowledge of their competitive careers and little knowledge of post-career outcomes. In this review, we consider the relationship between participation at elite levels of sport and mortality risk relative to other athletes and age- and sex-matched controls from the general population. Our objective was to identify, collate, and disseminate a comprehensive list of risk factors associated with longevity and trends and causes of mortality among elite athletes. METHODS: were used to locate research articles. Seventeen additional articles were retrieved from reference lists found in these papers and a general web search. The inclusion criteria were the following: (1) publication year 1980 or later; (2) the study examined elite-level athletes; and (3) outcome data measured mortality/longevity trends and/or causes. RESULTS: Fifty-four peer-reviewed publications and three articles from online sources met the criteria for inclusion. Baseball, football, soccer, basketball, and cycling had the most reported data on elite athletes' lifespan longevities. A variety of mechanisms have attempted to explain mortality risk (e.g., handedness, playing position, achievement, etc.). Considerable support was found for superior longevity outcomes for elite athletes, particularly those in endurance and mixed sports. CONCLUSIONS: Future research into the mechanisms that may affect mortality risk is important for a better understanding of life expectancies in both eminent and non-eminent populations. Participation in elite sport is generally favorable to lifespan longevity. KEY POINTS: A majority of studies included in this review reported superior lifespan longevity outcomes for elite athletes compared to age- and sex-matched controls from the general population and other athletes.Several mechanisms within and between sports may have powerful effects on the overall lifespan longevities of players (e.g., type of sport, playing position, race, and energy system).Future research on mortality in elite athletes would benefit from more comprehensive statistical measures and reliable databases to determine potential mechanisms that may influence mortality trends and causes in both athlete and non-athlete samples.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,323 · 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

Citations111
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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