MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7001744389

Les effets physiopathologiques du sport à haut niveau sur le système cardio-vasculaire

2017· dissertation· fr· W7001744389 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B)) · 2017
Typedissertation
Languefr
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics, Bioinformatics, and Biomedical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysical activityFeeding behaviorFood intakeEnergy metabolism
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : Les maladies cardiovasculaires font parties des pathologies les plus mortelles devant le cancer et les accidents vasculaire cérébraux. Nous savons qu’une hygiène de vie la plus saine possible diminue le risque de décès. Une alimentation équilibrée et la pratique régulière d’activité physique sont recommandées. Chez les sportifs de haut niveau la prévalence des accidents cardiaques est en augmentation ces dernières années. Les évolutions du sport entrainent des modifications physiopathologiques sur le système cardiovasculaire que nous décrirons à travers cette étude. Méthode : La recherche d’articles a été effectuée dans deux bases de données (PubMed et Scopus). Les articles ont été triés manuellement et leur validité a été évaluée grâce à l’échelle Newcastle-Ottawa. Résultats : Treize articles ont été retenus. Quatre articles étant des cohort study et 9 étaient des case-control. Conclusion : Les adaptations sont l’augmentation de la pression artérielle, l’hypertrophie ventriculaire droite/gauche, la présence d’une repolarisation précoce et d’arythmie. L’association de ces événements donne ce qu’on appelle le cœur de l’athlète. Ce dernier présente les mêmes similitudes que les pathologies cardiovasculaires. Il est conseillé pour les sportifs de faire un examen clinique, un ECG, un interrogatoire et de regarder les antécédents familiaux avant de pratiquer du sport. Il est préférable de renouveler ces conseils chaque saison pour contrôler les changements.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDigital Access to Libraries (Université catholique de Louvain (UCL), l'Université de Namur (UNamur) and the Université Saint-Louis (USL-B))Même sujetGenetics, Bioinformatics, and Biomedical ResearchTravaux en français237 207