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Enregistrement W2600890968 · doi:10.1007/s40279-017-0689-z

Perspectives on Exertional Rhabdomyolysis

2017· review· en· W2600890968 sur OpenAlexaff
Eric S. Rawson, Priscilla M. Clarkson, Mark A. Tarnopolsky

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMuscle and Compartmental Disorders
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhabdomyolysisMedicineCreatineSports medicinePhosphocreatineAthletesPhysical therapyIntensive care medicineInternal medicineCreatine kinaseEnergy metabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exertional (exercise-induced) rhabdomyolysis is a potentially life threatening condition that has been the subject of research, intense discussion, and media attention. The causes of rhabdomyolysis are numerous and can include direct muscle injury, unaccustomed exercise, ischemia, extreme temperatures, electrolyte abnormalities, endocrinologic conditions, genetic disorders, autoimmune disorders, infections, drugs, toxins, and venoms. The objective of this article is to review the literature on exertional rhabdomyolysis, identify precipitating factors, and examine the role of the dietary supplement creatine monohydrate. PubMed and SPORTDiscus databases were searched using the terms rhabdomyolysis, muscle damage, creatine, creatine supplementation, creatine monohydrate, and phosphocreatine. Additionally, the references of papers identified through this search were examined for relevant studies. A meta-analysis was not performed. Although the prevalence of rhabdomyolysis is low, instances still occur where exercise is improperly prescribed or used as punishment, or incomplete medical history is taken, and exertional rhabdomyolysis occurs. Creatine monohydrate does not appear to be a precipitating factor for exertional rhabdomyolysis. Healthcare professionals should be able to recognize the basic signs of exertional rhabdomyolysis so prompt treatment can be administered. For the risk of rhabdomyolysis to remain low, exercise testing and prescription must be properly conducted based on professional standards.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,302 · 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

Citations131
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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