Air pollution and performances in outdoor sports: a systematic review and meta-analysis of short-terms associations
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory studies suggest that high concentrations of particles matter (diameter<2.5 mm [PM2.5]) and ozone (O3) may reduce sport performances at short term. However, a systematic review of literature examining whether air pollution has an effect on sport performances in real situations is missing.Seven databases were searched for articles which examined the association between particulate (PM2.5, PM10, PMCoarse), gaseous (O3, sulfur dioxide [SO2], nitrogen dioxide [NO2], carbon monoxide [CO], and index (Air Quality Index [AQI]) of air pollutants and sport performances in real context. We included observational studies with objective measures of air pollution and performances. They were categorized into endurance, power/speed, technical performances. Harvest plots were used to summarize the findings. When appropriate, meta-analyses were completed to evaluate the strength of the associations. Over 200 reported associations from 23 articles were examined. Participants were primarily elite athletes. The majority of studies examined football (n = 9), and endurance sports (n = 10). Overall, no consistent associations were observed for AQI, PM2.5, or NO₂ and performances. We found that exposure to O3 was associated with reduced sports performance, (d = -0.33, 95%CI: -0.65 –0.02 [all performances]; d = -0.54, 95%CI: -1.02 -0.04) [endurance performances]). An absence of significant association between AQI, PM2.5, or NO2 exposure and sports performance is clearly supported by our systematic review and meta-analyses. Higher O3 concentration could impair sport performances in real context. For short-term exposures to CO, PM10, and SO₂, no definitive conclusions can be drawn due to the limited number of studies.
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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 | 0,014 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».