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Enregistrement W3004789288 · doi:10.1177/1941738120901670

Cannabis Use and Sport: A Systematic Review

2020· review· en· W3004789288 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSports Health A Multidisciplinary Approach · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCannabis and Cannabinoid Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCannabisAthletesMedicineContext (archaeology)Sports medicineMEDLINESystematic reviewElite athletesPhysical therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Cannabis use has increased, in large part due to decriminalization. Despite this increase in usage, it remains unclear what proportion of athletes use cannabis and what effect it has on athletic performance and recovery. OBJECTIVE: To systematically review cannabis use among athletes, including epidemiology, effect on performance and recovery, and regulations for use in sport. DATA SOURCES: PubMed, MEDLINE, and EMBASE databases were queried from database inception through November 15, 2018. A hand search of policies, official documents, and media reports was performed for relevant information. STUDY SELECTION: All studies related to cannabis use in athletes, including impact on athletic performance or recovery, were included. STUDY DESIGN: Systematic review. LEVEL OF EVIDENCE: Level 4. DATA EXTRACTION: Demographic and descriptive data of included studies relating to epidemiology of cannabis use in athletes were extracted and presented in weighted means or percentages where applicable. RESULTS: Overall, 37 studies were included, of which the majority were cross-sectional studies of elite and university athletes. Among 11 studies reporting use among athletes (n = 46,202), approximately 23.4% of respondents reported using cannabis in the past 12 months. Two studies found a negative impact on performance, while another 2 studies found no impact. There was no literature on the influence of cannabis on athletic recovery. Across athletic organizations and leagues, there is considerable variability in acceptable thresholds for urine tetrahydrocannabinol levels (>15 to 150 ng/mL) and penalties for athletes found to be above these accepted thresholds. CONCLUSION: Overall, these results suggest that approximately 1 in 4 athletes report using cannabis within the past year. Based on the available evidence, cannabis does not appear to positively affect performance, but the literature surrounding this is generally poor. Given the variability in regulation across different sport types and competition levels, as well as the growing number of states legalizing recreational cannabis use, there is a need to improve our understanding of the effects of cannabis use on the athlete and perhaps adopt a clearer and overarching policy for the use of cannabis by athletes in all sports and at all levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,317 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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