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Enregistrement W6884601738 · doi:10.1051/sm/2022007/pdf

A preliminary study on assessment of lead exposure in competitive biathletes: and its effects on respiratory health

2022· article· en· W6884601738 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRespiratory systemLung functionLead (geology)SensitizationAsthmaProvocation testAirwayLead exposurePulmonary function testing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim: In this preliminary study, we aimed to assess the blood lead level (BLL) in biathletes compared to cross-country skiers, and to look at the effects on airway function, responsiveness, allergic sensitization and the report of training-induced respiratory symptoms. Methods: Eleven biathletes (19 ± 2 years old, sex: 6M:4F) and 12 cross-country skiers (18 ± 3 years old, sex: 4M:8F) had a blood sample, spirometry, bronchial provocation test to Methacholine, skin prick tests, and induced sputum. Biathletes performed the tests within 3 h after a 90 to 120 min shooting session (150 ± 45 bullets fired). Results: Lung function, airway responsiveness, sensitization to common airborne allergens, and the report of training-induced respiratory symptoms were not different between both groups of winter sport athlete. BLL was significantly higher in biathletes vs. cross-country skiers (geometric mean [95%CI]: 2.15 [1.37–2.94] μg/dL vs. 0.85 [0.81–0.89] μg/dL, respectively, p < 0.001, Cohen’s d = 1.25). One biathlete had a BLL greater than the recommended threshold (> 5 μg/dL). Significant correlations were observed in biathletes only between BLL and FEV1 and FVC in absolute value (r = 0.69, p = 0.02 and r = 0.69, p = 0.02, respectively). Conclusion: Despite higher BLL in biathletes, no difference in atopy, respiratory function or symptoms was observed with cross-country skiers in our experimental conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,291 · 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.

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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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