MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2498893224 · doi:10.1249/01.mss.0000485319.98112.25

Evaluation of Pre-Participation Screening and Risk Assessment in Masters Athletes in British Columbia

2016· article· en· W2498893224 sur OpenAlexaffabout
B Morrison, S. Isserow, James McKinney, Hamed Nazarri, Daniel Lithwick, Brett Heilbron, Jack Taunton, Darren E. R. Warburton

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMedicinePhysical therapyDiseasePopulationMyocardial infarctionFramingham Risk ScoreSudden cardiac deathGerontologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There has been increased participation in recreational and competitive athletics by middle-aged individuals. Although routine physical activity is associated with health benefits, vigorous physical activity can transiently increase the risk of myocardial infarction or sudden cardiac death in those with unidentified cardiovascular disease. Pre-participation screening (PPS) may be a way to detect underlying disease and mitigate the risk. PURPOSE: To evaluate the prevalence of cardiovascular disease (CVD) and risk factors amongst British Columbia Masters athletes (>35 years). METHODS: Masters athletes from a wide range of sporting activities living in British Columbia, Canada were invited to participate. Athletes were eligible if they participated in sport >3 times per week at a moderate to vigorous intensity. RESULTS: 185 athletes were screened; 60%, 29% and 11% had low, intermediate, and high Framingham Scores (FRS), respectively. A new cardiovascular abnormality was discovered in 14% of the participants with 38 cases pending investigations. CONCLUSION: Given the significant amount of CVD detected in this population, PPS may be warranted amongst Masters athletes. Further study is required in order to determine whether this strategy reduces adverse cardiovascular events and is cost-effective.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,424
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,298 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedicine & Science in Sports & ExerciseMême sujetCardiovascular Effects of ExerciseTravaux en français237 207