Musculoskeletal Injuries in Elite Able-Bodied and Wheelchair Foil Fencers—A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the incidence of musculoskeletal injuries in elite able-bodied and wheelchair foil fencers. DESIGN: A 3-year prospective cohort study of sport injuries during 2006-2009. SETTING: A sample of elite able-bodied fencers (AFs) and wheelchair fencers (WFs) from the Hong Kong National Squad. PARTICIPANTS: A total of 14 wheelchair and 10 able-bodied elite fencers completed the 3-year study. METHODS: Monthly interviews with fencers to collect data related to their injuries. MAIN OUTCOME MEASURES: The incidence rate and relative risk of injury were analyzed among able-bodied and WFs with different trunk control ability. RESULTS: Wheelchair fencers had higher overall injury incidence rate (3.9/1000 hours) than AFs (2.4/1000 hours). Wheelchair fencers with poor trunk control were more vulnerable to injuries (4.9/1000 hours) than those with good trunk control (3.0/1000 hours). Upper extremity injuries were predominant in WFs (73.8%), with elbow (32.6%) and shoulder strain (15.8%) being the most common injuries. Lower extremity injuries were predominant in AFs (69.4%), with muscle strain over knee and thigh region (22.6%), ankle sprain (14.5%), and knee sprain (11.3%) being the leading injuries. CONCLUSIONS: Results of this pilot study highlighted the distinct injury incidence between the 2 different fencer groups. Larg-scale epidemiologic and biomechanical studies are warranted to improve the understanding of fencing injuries to develop specific injury prevention/rehabilitation programs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».