Neuromuscular training injury prevention strategies in youth sport: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Youth have very high participation and injury rates in sport. Sport is the leading cause of injury in youth. Sport injury reduces future participation in physical activity which adversely affects future health. Sport injury may lead to overweight/obesity and post-traumatic osteoarthritis. The objective of the systematic review and meta-analysis was to evaluate the efficacy of injury prevention neuromuscular training strategies in youth sport. Three electronic databases were systematically searched up to September 2014. Studies selected met the following criteria: original data; analytic prospective design; investigated a neuromuscular training prevention strategy intervention(s) and included outcomes for injury sustained during sport participation. Two authors assessed the quality of evidence using Downs and Black (DB) criteria. Meta-analyses including randomised controlled trials only (RCTs) to ensure study design homogeneity were completed for lower extremity and knee injury outcomes. Of 2504 potentially relevant studies, 25 were included. Meta-analysis revealed a combined preventative effect of neuromuscular training in reducing the risk of lower extremity injury (incidence rate ratio: IRR=0.64 (95% CI 0.49 to 0.84)). Though not statistically significant, the point estimate suggests a protective effect of such programmes in reducing the risk of knee injury (IRR=0.74 (95% CI 0.51 to 1.07)). There is evidence for the effectiveness of neuromuscular training strategies in the reduction of injury in numerous team sports. Lack of uptake and ongoing maintenance of such programmes is an ongoing concern. A focus on implementation is critical to influence knowledge, behaviour change and sustainability of evidence informed injury prevention practice.
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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 | 0,011 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».