Marijuana and Its Effects on Athletic Performance: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the effects of marijuana on athletic performance. DESIGN: We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, PsycINFO, AMED, and SPORTDiscus from their beginning to September 2016. Study quality was assessed using the Cochrane collaboration tool for assessing risk of bias and the Cochrane GRADE scale. No meta-analyses were performed for this review. SETTING: Subjects in a track, gym, or recreational ward. PARTICIPANTS: Any primary study which included male and female adults of any athletic background between ages 18 and 65, with no other comorbid conditions. INTERVENTIONS: Any primary study which used marijuana cigarettes and included a control group. MAIN OUTCOME MEASURES: Vital signs, pulmonary measures, physical work capacity, grip strength, and exercise duration were determined to be relevant outcomes. RESULTS: Three trials examined marijuana and its effects on athletic performance. Two trials had a high risk of bias and 1 trial had an unclear risk of bias. The effect of marijuana on outcomes including heart rate, blood pressure, and exercise duration remains unclear. Low quality evidence suggests that treatment, sham, and inactive control groups do not have a significant difference for grip strength. Low quality evidence suggests that there is an ergogenic effect of treatment demonstrated by increased bronchodilation and FEV1 compared with inactive control and that there is an ergolytic effect of treatment demonstrated by decreased physical work capacity compared with sham and inactive control groups. CONCLUSION: Because the number and quality of studies was low, the effects of marijuana on athletic performance remain unclear.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».