Do "big guys" really die younger? An examination of height and lifespan in former professional basketball players
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Notice bibliographique
Résumé
While factors such as genetics may mediate the relationship between height and mortality, evidence suggests that larger body size may be an important risk indicator of reduced lifespan longevity in particular. This study critically examined this relationship in professional basketball players. We examined living and deceased players who have played in the National Basketball Association (debut between 1946-2010) and/or the American Basketball Association (1967-1976) using descriptive and Kaplan-Meier and Cox regression analyses. The cut-off date for death data collection was December 11, 2015. Overall, 3,901 living and deceased players were identified and had a mean height of 197.78 cm (± 9.29, Range: 160.02-231.14), and of those, 787 former players were identified as deceased with a mean height of 193.88 cm (± 8.83, Range: 167.6-228.6). Descriptive findings indicated that the tallest players (top 5%) died younger than the shortest players (bottom 5%) in all but one birth decade (1941-1950). Similarly, survival analyses showed a significant relationship between height and lifespan longevity when both dichotomizing [χ2 (1) = 13.04, p < .05] and trichotomizing [χ2 (2) = 18.05, p < .05] the predictor variable height per birth decade, where taller players had a significantly higher mortality risk compared to shorter players through median (HR: 1.30, 95% CI: 1.13-1.50, p < .05) and trichotomized tertile split (HR: 1.40, 95% CI: 1.18-1.68, p <. 05; tallest 33.3% compared to shortest 33.3%) analyses. The uniqueness of examining the height-longevity hypothesis in this relatively homogeneous sub-population should be considered when interpreting these results. Further understanding of the potential risks of early mortality can help generate discourse regarding potential at-risk cohorts of the athlete population.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 découle