Over-the-counter medication usage and knowledge of anti-doping in English football league players: a questionnaire-based study
Notice bibliographique
Résumé
Introducción: Los atletas profesionales muestran insuficiente conocimiento \nsobre el uso de medicamentos de venta libre (MVL) y las sanciones por dopaje. \nA la fecha, no hay literatura publicada que describa el uso de MVL en \nfutbolistas. El objetivo del estudio fue describir el uso de MVL y los \nconocimientos de los futbolistas sobre el antidopaje en la liga de fútbol inglesa \n(EFL). Métodos: Estudio transversal a futbolistas de tres equipos profesionales \nde la EFL. El conocimiento de antidopaje y uso de MVL se evaluó con 12 y 6 \npreguntas respectivamente. Resultados: 57 futbolistas completaron el \ncuestionario. El 47% de los jugadores utilizó MVL durante la temporada. Los \nmedicamentos utilizados con mayor frecuencia fueron analgésicos (38%) y \nantiinflamatorios (24%). Las farmacias fueron el lugar más común donde los \njugadores obtuvieron MVL (44%). Solo el 32% de los participantes informó \nbuscar asesoramiento antes del uso de medicamentos y verificaba ingredientes \nprevio al consumo. Se encontró un coeficiente de correlación positivo \nmoderado (r = 0,46, p <0,01) entre el número de respuestas correctas en \npreguntas de antidopaje y mayor cautela con respecto al uso de MVL. \nConclusión: Los futbolistas que demostraron mayor conocimiento de antidopaje \nfueron más cautelosos con el uso de MVL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».