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Enregistrement W4412645704 · doi:10.1017/dmp.2025.10135

Racing in Rising Global Temperatures: A Scoping Review of Heat-related Illnesses in Endurance Running

2025· review· en· W4412645704 sur OpenAlexaff
Sophia Görgens, Attila J. Hertelendy, Fadi Issa, David Fernández, Ahmad Alshadad, Laura Davis, Jeffrey Michael Franc, Janice Y. Kung, Christina A. Woodward, Amalia Voskanyan, Greg Ciottone

Notice bibliographique

RevueDisaster Medicine and Public Health Preparedness · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueThermoregulation and physiological responses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLScopusMEDLINEMedicineWeb of scienceHeat illnessRetrospective cohort studyCore temperaturePhysical therapyGeographySurgeryMeteorologyPolitical sciencePsychological interventionNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: As temperatures globally continue to rise, sporting events such as marathons will take place on warmer days, increasing the risk of exertional heat stroke (EHS). METHODS: The medical librarian developed and executed comprehensive searches in Ovid MEDLINE, Ovid Embase, CINAHL, SPORTDiscus, Scopus, and Web of Science Core Collection. Relevant keywords were selected. The results underwent title, abstract, and full text screening in a web-based tool called Covidence, and were analyzed for pertinent data. RESULTS: A total of 3918 results were retrieved. After duplicate removal and title, abstract, and full text screening, 38 articles remained for inclusion. There were 22 case reports, 12 retrospective reviews, and 4 prospective observational studies. The races included half marathons, marathons, and other long distances. In the case reports and retrospective reviews, the mean environmental temperatures were 21.3°C and 19.8°C, respectively. Discussions emphasized that increasing environmental temperatures result in higher incidences of EHS. CONCLUSION: With rising global temperatures from climate change, athletes are at higher risk of EHS. Early ice water immersion is the best treatment for EHS. Earlier start times and cooling stations for races may mitigate incidences of EHS. Future work needs to concentrate on the establishment of EHS prevention and mitigation protocols.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,365 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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