The end game: Mortality outcomes in North American professional athletes
Notice bibliographique
Résumé
Comprehensive investigations into the mortality outcomes of elite athletes can assist in decoding risk factors for premature mortality and provide avenues for exploring human health through engagement in sport. As such, the purpose of this study was to comprehensively examine lifespan trends of athletes from the 4 major sports in North America: Major League Baseball (MLB), National Basketball Association (NBA), National Football League (NFL), and National Hockey League (NHL). We hypothesized that proportional death rates would be similar across the 4 sports, when standardizing the data by debut years. Overall, 17 523 of 50 515 (34.7%) athletes were deceased as of the respective data collection cutoff date for their sport, with MLB players having the highest risk of imminent mortality. Professional basketball players generally had the highest relative proportion of death when standardizing data by debut year, although NHL and NFL players who debuted after 2005 had the highest proportion of death. In addition, a 1-year increase in career length significantly decreased the risk of death (HR: 0.982, 95% CI: 0.978-0.985), even after adjusting for sport type (HR: 0.977, 95% CI: 0.974-0.980). Meaningful significance should be considered given the historical and unique nature of the sample. Nevertheless, investigating risk of death differences through different occupational and biological variables can help highlight aversive trends to lifespan that permeate throughout high-performance athlete populations.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».