Comparative Prevalence of Asthma in Different Groups of Athletes: A Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The type of air predominantly inhaled during training seems to play an important role in the development of airway hyperresponsiveness in athletes; however, this factor has not been evaluated for asthma. OBJECTIVE AND PATIENTS: To compare the prevalence of self-reported and/or physician-diagnosed asthma among four groups of athletes categorized according to the type of air predominantly inhaled during training: cold air (n=176), dry air (n=384), humid air (n=95), and mixed dry and humid air (n=43). METHOD: Self-administrated questionnaires were used. RESULTS: One hundred seven (15.3%) of the 698 athletes reported having asthma; of these 107 athletes, 92 had physician-diagnosed asthma. No significant differences were found for the prevalence of asthma: 15.9% (cold air), 15.4% (dry air), 12.6% (humid air) and 18.6% (mixed dry and humid air), respectively (P>0.05). Furthermore, no significant differences were observed among the groups for the prevalence of confirmed atopy, cold/flu or respiratory infections (all P>0.05), except for the prevalence of hay fever, which was significantly lower among athletes of the dry air group (P=0.04). Athletes having a first-degree relative with asthma did not have a higher prevalence of asthma than those who did not (P>0.05). CONCLUSION: The prevalence of asthma was not significantly different among the four groups of athletes and it was not associated with a family history of asthma.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».