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Enregistrement W2181404455 · doi:10.24170/8-3-1895

Performance-enhancing drugs, supplements and the athlete’s heart

2017· article· en· W2181404455 sur OpenAlexaff
Andrew Pipe

Notice bibliographique

RevueSA Heart · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMedicineElite athletesAdverse effectIntensive care medicinePharmacologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of performance-enhancing drugs is an unfortunatereality of contemporary sport. It would be a mistake tobelieve that this is a phenomenon found only in elite sport.Athletes at all levels and young adults may be tempted toaccentuate performance or physique with prohibited drugsor products marketed as supplements. No defined populationsof users ingesting known quantities of known substances are generally available for study. Many of these products have been associated with adverse health effects; cardiac structure and function are known to be affected by many of the products commonly abused. Changes to the lipoprotein profile, propensity for coagulation, coronary circulation, and ventricular function may accompany the use of many performance-enhancing compounds and methods. Anabolic steroids, other peptide hormones, stimulants, erythropoietin and blood doping, have all been associated with significant cardiovascular consequences. So-called nutritional supplements aggressively marketed to the athletically inclined, are available over the Internet and typically totally unregulated in the country of their origin. Clinicians should be aware of the problems that such drug use can engender, and be sensitive to the possibilities of such abuse in caring for athletes and young patients, particularly in those presenting with unusual or unanticipated cardiovascular signs and symptoms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations0
Publié2017
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