Competing risks of mortality with marathons: retrospective analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine from a societal perspective the risk of sudden cardiac death associated with running in an organised marathon compared with the risk of dying from a motor vehicle crash that might otherwise have taken place if the roads had not been closed. DESIGN: Population based retrospective analysis with linked ecological comparisons of sudden death. SETTING: Marathons with at least 1000 participants that had two decades of history and were on public roads in the United States, 1975-2004. MAIN OUTCOME MEASURES: Sudden death attributed to cardiac causes or to motor vehicle trauma. RESULTS: The marathons provided results for 3,292,268 runners on 750 separate days encompassing about 14 million hours of exercise. There were 26 sudden cardiac deaths observed, equivalent to a rate of 0.8 per 100,000 participants (95% confidence interval 0.5 to 1.1). Because of road closure, an estimated 46 motor vehicle fatalities were prevented, equivalent to a relative risk reduction of 35% (95% confidence interval 17% to 49%). The net reduction in sudden death during marathons amounted to a ratio of about 1.8 crash deaths saved for each case of sudden cardiac death observed (95% confidence interval: 0.7 to 3.8). The net reduction in total deaths could not be explained by re-routing traffic to other regions or days and was consistent across different parts of the country, decades of the century, seasons of the year, days of the week, degree of competition, and course difficulty. CONCLUSION: Organised marathons are not associated with an increase in sudden deaths from a societal perspective, contrary to anecdotal impressions fostered by news media.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».