Incidence of acute respiratory illnesses in athletes: a systematic review and meta-analysis by a subgroup of the IOC consensus on ‘acute respiratory illness in the athlete’
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the incidence of acute respiratory illness (ARill) in athletes and by method of diagnosis, anatomical classification, ages, levels of performance and seasons. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: Electronic databases: PubMed-Medline, EbscoHost and Web of Science. ELIGIBILITY CRITERIA: Original research articles published between January 1990 and July 2020 in English reporting the incidence of ARill in athletes, at any level of performance (elite/non-elite), aged 15-65 years. RESULTS: Across all 124 studies (n=1 28 360 athletes), the incidence of ARill, estimated by dividing the number of cases by the total number of athlete days, was 4.7 (95% CI 3.9 to 5.7) per 1000 athlete days. In studies reporting acute respiratory infections (ARinf; suspected and confirmed) the incidence was 4.9 (95% CI 4.0 to 6.0), which was similar in studies reporting undiagnosed ARill (3.7; 95% CI 2.1 to 6.7). Incidences of 5.9 (95% CI 4.8 to 7.2) and 2.8 (95% CI 1.8 to 4.5) were found for studies reporting upper ARinf and general ARinf (upper or lower), respectively. The incidence of ARinf was similar across the different methods to diagnose ARinf. A higher incidence of ARinf was found in non-elite (8.7; 95% CI 6.1 to 12.5) vs elite athletes (4.2; 95% CI 3.3 to 5.3). SUMMARY/CONCLUSIONS: These findings suggest: (1) the incidence of ARill equates to approximately 4.7 per athlete per year; (2) the incidence of upper ARinf was significantly higher than general (upper/lower) ARinf; (3) elite athletes have a lower incidence of ARinf than non-elite athletes; (4) if pathogen identification is not available, physicians can confidently use validated questionnaires and checklists to screen athletes for suspected ARinf. For future studies, we recommend that a clear diagnosis of ARill is reported. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020160472.
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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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».