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Enregistrement W2430595844

Sickle cell trait: what are the costs and benefits of screening?

2016· article· en· W2430595844 sur OpenAlexaff
Roy J. Shephard

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSickle cell traitMedicineAthletesRhabdomyolysisPhysical therapySplenic infarctionDiseaseInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Eight percent of African Americans are carriers of the sickle cell trait. Some regard this as a benign anomaly, but others point to incidents of sudden exercise-related death, calling for a preliminary screening of either all athletes or those of African-American ancestry. This brief review considers the costs and benefits of such screening. EVIDENCE ACQUISITION: The Ovid/Health Star data-base was searched from 1996 to June 2015. 2014. The terms "exercise", "exercise therapy", "sports", "athletes", "physical activity/motor activity" and "physical fitness" were combined to yield 227,120 citations. Likewise, the terms "sickle cell trait", "sickle cell disease", "splenic infarction", "hemoglobin S" and "rhabdomyolysis" identified 12,325 citations. A combination of the 2 searches yielded 416 abstracts. EVIDENCE SYNTHESIS: Excluding items relating to animal research or forms of rhabdomyolysis other than sickling left 375 abstracts; 115 papers merited full examination. This material covered the risks of sickle cell trait and of screening (55 items), effects upon physical performance (31 items), cellular mechanisms (23 items), nutrition (4 items), and other topics (2 items). Supplemented material was drawn from reference lists and personal files. The tendency to sickling was provoked by excessive exercise relative to physical condition in hot or hypoxic conditions, and by local tissue acidosis, conditions that were best avoided by all athletes. The condition had little impact upon physical performance, but the relative risks of heat illness, exertional rhabdomyolysis, splenic infarction and sudden death were all increased by the sickle cell trait. The absolute number of critical incidents was nevertheless small, calling for close assessment of the costs and putative benefits of widespread screening. CONCLUSIONS: Sports physicians should be aware of the clinical picture of sickling and be prepared to treat it. Screening may be cost-effective if targeted to black athletes involved in certain sports, although it has yet to be demonstrated how far the diagnosis of sickle cell trait reduces the risk of death when exercising in an adverse environment. A better tactic may be to reduce risks for all competitors by educating athletes and their coaches to adopt an intensity of training appropriate to the individual's physical condition, to maintain full hydration, and to avoid exposure to excessive heat and hypoxia.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,954
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,186 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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