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Enregistrement W3111677383 · doi:10.1371/journal.pone.0244018

Associations between legal performance-enhancing substance use and future cardiovascular disease risk factors in young adults: A prospective cohort study

2020· article· en· W3111677383 sur OpenAlexaff
Jason M. Nagata, Kyle T. Ganson, Mitchell L. Cunningham, Deborah Mitchison, Jason M. Lavender, Aaron J. Blashill, Holly C. Gooding, Stuart B. Murray

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Effects of Exercise
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesPediatric Scientist Development ProgramEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human DevelopmentUniformed Services University of the Health SciencesUniversity of North Carolina at Chapel HillNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthAmerican Heart AssociationNational Heart, Lung, and Blood InstituteU.S. Department of Defense
Mots-clésMedicineBody mass indexProspective cohort studyCohort studyGerontologyLongitudinal studyInternal medicineDemographyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Legal performance-enhancing substances (PES), such as creatine, are commonly used by adolescents and young adults. As PES are mostly unregulated by the US Food and Drug Administration, there has been limited empirical attention devoted to examining their long-term safety and health outcomes. Preliminary studies have demonstrated associations between PES use and severe medical events, including hospitalizations and death. PES could be linked to cardiovascular disease (CVD), the most common cause of mortality in the US, by altering the myocardium, vasculature, or metabolism. The objective of this study was to examine prospective associations between the use of legal PES in young adulthood and CVD risk factors at seven-year follow-up. MATERIALS AND METHODS: Nationally representative longitudinal cohort data from the National Longitudinal Study of Adolescent to Adult Health, Waves III (2001-2002) and IV (2008), were analyzed. Regression models determined the prospective association between the use of legal PES (e.g. creatine monohydrate) and CVD risk factors (e.g. body mass index, diabetes, hypertension, hyperlipidemia), adjusting for relevant covariates. RESULTS: Among the diverse sample of 11,996 male and female participants, no significant differences by PES use in body mass index, diabetes, hypertension, or hyperlipidemia were noted at Wave III. In unadjusted comparisons, legal PES users (versus non-users) were more likely to be White, be male, be college educated, drink alcohol, and engage in weightlifting, exercise, individual sports, team sports, and other strength training. There were no significant prospective associations between legal PES use at Wave III and body mass index, hemoglobin A1c, systolic and diastolic blood pressure, and cholesterol (total, HDL, LDL, triglycerides) deciles at seven-year follow-up (Wave IV), adjusting for demographics, health behaviors, and Wave III CVD risk factors. Similarly, there were no significant prospective associations between legal PES use and diabetes, hypertension, or hyperlipidemia based on objective measures or self-reported medications and diagnoses, adjusting for demographics, health behaviors, and Wave III CVD risk. CONCLUSIONS: We do not find evidence for a prospective association between legal PES use and CVD risk factors in young adults over seven years of follow-up, including BMI, diabetes, hypertension, or hyperlipidemia. It should be noted that legal PES use was operationalized dichotomously and as one broad category, which did not account for frequency, amount, or duration of use. Given the lack of regulation and clinical trials data, observational studies can provide much needed data to inform the safety and long-term health associations of legal PES use and, in turn, inform clinical guidance and policy.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,196 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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