The impact of face masks on performance and physiological outcomes during exercise: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Face masks are promoted for preventing spread of viruses; however, wearing a mask during exercise might increase CO 2 rebreathing, decrease arterial oxygenation, and decrease exercise performance. A systematic review and meta-analysis was conducted on the impact of wearing a mask during exercise. Data sources included SPORTDiscus, PubMed, and Medline. Eligibility criteria included all study designs comparing surgical, N95, or cloth masks to a no mask condition during any type of exercise where exercise performance and/or physiological parameters were evaluated. Healthy and clinical participants were included. Mean differences (MD) or standardized mean differences (SMD) with 95% confidence intervals were calculated and pooled effects assessed. Twenty-two studies involving 1573 participants (620 females, 953 males) were included. Surgical, or N95 masks did not impact exercise performance (SMD −0.05 [−0.16, 0.07] and −0.16 [−0.54, 0.22], respectively) but increased ratings of perceived exertion (SMD 0.33 [0.09, 0.58] and 0.61 [0.23, 0.99]) and dyspnea (SMD 0.6 [0.3, 0.9] for all masks). End-tidal CO 2 (MD 3.3 [1.0, 5.6] and 3.7 [3.0, 4.4] mm Hg), and heart rate (MD 2 [0,4] beats/min with N95 masks) slightly increased. Face masks can be worn during exercise with no influences on performance and minimal impacts on physiological variables. PROSPERO registration: CRD42020224988. Novelty: Face masks can be worn during exercise with no impacts on performance and minimal impacts on physiological variables.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».