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Enregistrement W4289130810 · doi:10.3389/fspor.2022.903777

Understanding exercise addiction, psychiatric characteristics and use of anabolic androgenic steroids among recreational athletes – An online survey study

2022· article· en· W4289130810 sur OpenAlexaff
Björn Gunnarsson, Artin Entezarjou, Fernando Fernández‐Aranda, Susana Jiménez‐Múrcia, Göran Kenttä, Anders Håkansson

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHormonal and reproductive studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAddictionAthletesAnxietyEating disordersPsychologyClinical psychologyPsychiatryAnabolismMedicineAnabolic-Androgenic SteroidsPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The purpose of this paper was to explore maladaptive behaviors among physically active individuals, including exercise dependence and use of anabolic steroids. Both exercise addiction (EA) and use of anabolic androgenic steroids (AAS) correlate to high amounts of exercise and EA have been linked to eating disorders and other mental health problems. Methods: An internet survey was spread through fitness-related social media. Inclusion criteria were age ≥ 15 years and exercise frequency ≥ thrice weekly. Exercise addiction inventory identified those at-risk of EA (rEA). Characteristics of rEA were compared to those not at risk. In a separate analysis, AAS users were compared to AAS-naïve individuals. Results: In total, 3,029 participants completed the questionnaire. Of these, 11% screened positive for being rEA, and 23% for ED. Factors associated with EA included daily exercise, social phobia, eating disorders and OCD. Risk consumption of alcohol was a negative predictor. Thirty seven participants had taken AAS the last year. These were mainly men, bodybuilders/powerlifters and more often used amphetamines and opioids. Discussion: This exploratory study supports EA being strongly associated with eating disorders. Identified associations between EA and compulsive or anxiety disorders warrant further research to clarify if these associations arise prior to, together with, or secondary to EA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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