Mortality during marathons: a narrative review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Millions of community-dwelling individuals run marathons each year. There are infrequent deaths, which are often reported widely, and may create unnecessary alarm about the potential risks. Equally, sensible planning for such eventualities is important when staging an event. OBJECTIVE: The aim of the review was to determine the risk of death from running a marathon and the likely location of such deaths in order to inform the public of the likely risks and improve planning for such events. DESIGN: Narrative review. DATA SOURCES: Primary: PubMed. Secondary: contact was made with the organisers and medical teams of specific marathons and online data sought where necessary. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Studies had to report the number of participants and deaths during, or within 24 hours of completing the marathon. Results relevant to half marathons or ultramarathons or other endurance events, such as triathlons, were not included. Deaths due to terrorist activity were not included. RESULTS: The risk of death estimated by these studies was approximately 0.67 per 100 000 finishers, that is, 1 death per 149 968 participants. From those studies that reported deaths by sex, the rate of male deaths was 0.98/100 000 (1 per 102 503) vs 0.41/100 000 (1 per 243 879) in females. Deaths tended to occur in the last quarter of the race. SUMMARY/CONCLUSION: The risk of death from participating in a marathon is small. Men are more at risk than women. Deaths tend to occur later in the race.
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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 | 0,006 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».