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Enregistrement W1993925498 · doi:10.1097/jsm.0b013e3182218f71

Sports-Related Injuries in Youth Athletes: Is Overscheduling a Risk Factor?

2011· article· en· W1993925498 sur OpenAlexaff
Anthony Luke, Rondy Michael Lazaro, Michael F. Bergeron, Laura Keyser, Holly J. Benjamin, Joel S. Brenner, Pierre A. d’Hemecourt, Matthew F. Grady, J Philpott, Angela D. Smith

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAthletesPhysical therapySports medicineInjury preventionOccupational safety and healthConcussionPoison controlMusculoskeletal injuryEmergency medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine the association between "overscheduling" and sports-related overuse and acute injuries in young athletes and to identify other potential contributing factors to create a working definition for "overscheduling injury." DESIGN: Survey. SETTING: Six university-based sports medicine clinics in North America. PARTICIPANTS: Athletes aged 6 to 18 years (13.8 ± 2.6) and their parents and pediatric sports medicine-trained physicians. INTERVENTIONS: Questionnaires developed from literature review and expert consensus to investigate overscheduling and sports-related injuries were completed over a 3-month period. MAIN OUTCOME MEASURES: Physician's clinical diagnosis and injury categorization: acute not fatigue related (AI), overuse not fatigue related (OI), acute fatigue related (AFI), or overuse fatigue related (OFI). RESULTS: Overall, 360 questionnaires were completed (84% response rate). Overuse not fatigue-related injuries were encountered most often (44.7%), compared with AI (41.9%) and OFI (9.7%). Number of practices within 48 hours before injury was higher (1.7 ± 1.5) for athletes with OI versus those with AI (1.3 ± 1.4; P = 0.025). Athlete or parent perception of excessive play/training without adequate rest in the days before the injury was related to overuse (P = 0.016) and fatigue-related injuries (P = 0.010). Fatigue-related injuries were related to sleeping ≤6 hours the night before the injury (P = 0.028). CONCLUSIONS: When scheduling youth sporting events, potential activity volume and intensity over any 48-hour period, recovery time between all training and competition bouts, and potential between-day sleep time (≥ 7 hours) should be considered to optimize safety. An overscheduling injury can be defined as an injury related to excessive planned physical activity without adequate time for rest and recovery, including between training sessions/competitions and consecutive days.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations167
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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