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Enregistrement W2141437057 · doi:10.1038/sj.bdj.2014.1000

Consensus statement: Oral health and elite sport performance

2014· article· en· W2141437057 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

RevueBDJ · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDental Trauma and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesPsychosocialMedicinePsychological interventionElite athletesOral healthQuality of life (healthcare)Health promotionFamily medicinePhysical therapyPsychologyPublic 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 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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,110
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,110
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,004
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0090,007
Intégrité de la recherche0,0370,033
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,010

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 GPT0,447
Écart entre enseignants0,350 · 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
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations48
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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