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Enregistrement W2101184243 · doi:10.1136/bjsports-2014-093804

Oral health and elite sport performance

2014· review· en· W2101184243 sur OpenAlexaff
Ian Needleman, Paul Ashley, Peter Fine, Fares S. Haddad, Mike Loosemore, Akbar de Medici, Nikolaos Donos, Tim Newton, Ken A. van Someren, Rebecca Moazzez, Rod Jaques, Glenn Hunter, Karim Khan, Mark Shimmin, John Brewer, Lyndon Meehan, Steve Mills, Stephen Porter

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2014
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Trauma and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMedicinePsychosocialPsychological interventionElite athletesQuality of life (healthcare)Oral healthHealth promotionPhysical therapyFamily medicinePublic healthNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the research base is limited, studies have consistently reported poor oral health in elite athletes since the first report from the 1968 Olympic Games. The finding is consistent both across selected samples attending dental clinics at major competitions and more representative sampling of teams and has led to calls from the International Olympic Committee for more accurate data on oral health. Poor oral health is an important issue directly as it can cause pain, negative effects on appearance and psychosocial effects on confidence and quality of life and may have long-term consequences for treatment burden. Self-reported evidence also suggests an impact on training and performance of athletes. There are many potential challenges to the oral health of athletes including nutritional, oral dehydration, exercise-induced immune suppression, lack of awareness, negative health behaviours and lack of prioritisation. However, in theory, oral diseases are preventable by simple interventions with good evidence of efficacy. The consensus statement aims to raise awareness of the issues of oral health in elite sport and recommends strategies for prevention and health promotion in addition to future research strategies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,363 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations108
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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