Vital statistics and early death predictors of North American professional basketball players: A historical examination
Notice bibliographique
Résumé
While empirical evidence suggests that elite athletes have superior lifespan outcomes relative to the general population, less is known regarding their causes of death. The purpose of this study was to critically examine the mortality outcomes of deceased National Basketball Association and American Basketball Association players. Death data were collected from publicly available sources until 11 December 2015, and causes of death were categorized using the International Classification of Diseases, Tenth Revision (ICD). Mortality was measured through: i) cause-specific crude death rates (CDR), ii) estimates of death rates per athlete-year (AY), and iii) binary and multinomial regression analyses. We identified 514 causes of death from 787 deceased players (M = 68.1 y ± 16.0) from 16 different ICD groups, 432 of which were from natural causes. Findings showed similar leading causes of death and CDRs to sex- and race-matched controls, higher death rate differences per AY within time-dependent variables (i.e., birth decade, race, and height), and a higher likelihood of dying below the median age of death for black and taller players, although this was highly confounded by birth decade. More complete knowledge of mortality outcomes would provide broad public health applications and disarm harmful stereotypes of elite athlete health.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».