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Enregistrement W2135655516 · doi:10.1136/bjsports-2012-091056

Respiratory health of elite athletes – preventing airway injury: a critical review

2012· review· en· W2135655516 sur OpenAlexaff
Pascale Kippelen, Kenneth D. Fitch, Sandra D. Anderson, Valérie Bougault, Louis‐Philippe Boulet, Kenneth W. Rundell, Malcolm Sue‐Chu, Donald C. McKenzie

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2012
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory and Cough-Related Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAthletesAirwayAsthmaElite athletesRespiratory systemIntensive care medicinePhysical therapyAnesthesiaImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Elite athletes, particularly those engaged in endurance sports and those exposed chronically to airborne pollutants/irritants or allergens, are at increased risk for upper and lower airway dysfunction. Airway epithelial injury may be caused by dehydration and physical stress applied to the airways during severe exercise hyperpnoea and/or by inhalation of noxious agents. This is thought to initiate an inflammatory cascade/repair process that, ultimately, could lead to airway hyperresponsiveness (AHR) and asthma in susceptible athletes. The authors review the evidence relating to prevention or reduction of the risk of AHR/asthma development. Appropriate measures should be implemented when athletes exercise strenuously in an attempt to attenuate the dehydration stress and reduce the exposure to noxious airborne agents. Environmental interventions are the most important. Non-pharmacological strategies can assist, but currently, pharmacological measures have not been demonstrated to be effective. Whether early prevention of airway injury in elite athletes can prevent or reduce progression to AHR/asthma remains to be established.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeSans objet
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

Citations122
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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