Outrunning the grim reaper: longevity of the first 200 sub-4 min mile male runners
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To determine the impact of running a sub-4 min mile on longevity. It was hypothesised that there would be an increase in longevity for runners who successfully completed a sub-4 min mile compared with the general population. METHODS: As part of this retrospective cohort study, the Sub-4 Alphabetic Register was used to extract the first 200 athletes to run a sub-4 min mile. Each runner's date of birth, date of their first successful mile attempt, current age (if alive) or age at death was compared with the United Nations Life Tables to determine the difference in each runner's current age or age at death with their country of origin-specific life expectancy. RESULTS: Of the first 200 sub-4 min mile runners (100% male), 60 were dead (30%) and 140 were still alive. Sub-4 min mile runners lived an average of 4.7 years beyond their predicted life expectancy (95% CI 4.7 to 4.8). When accounting for the decade of completion (1950s, 1960s or 1970s), the longevity benefits were 9.2 years (n=22; 95% CI 8.3 to 10.1), 5.5 years (n=88; 95% CI 5.3 to 5.7) and 2.9 years (n=90; 95% CI 2.7 to 3.1), respectively. CONCLUSION: Sub-4 min mile runners have increased longevity compared with the general population, thereby challenging the notion that extreme endurance exercise may be detrimental to longevity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».