Incidence, mechanism and risk factors for injury in youth rock climbers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Rock-climbing participation has grown globally in recent years, and the sport was officially recognised by the International Olympic Committee in 2010. The epidemiology of climbing injuries in adults has been examined, but few studies have investigated injury in youth climbers. OBJECTIVE: To examine the incidence, mechanisms and risk factors for injury in recreational and elite sport climbers and boulderers aged 11-19 years. STUDY DESIGN: Cross-sectional. METHODS: Youth (n=116) were recruited from climbing facilities across Alberta, Canada. Participants completed an anonymous questionnaire from October 2012 to March 2013. Climbing injury incidence proportions and incidence rates (IR) were calculated. ORs with corresponding 95% CIs were estimated for possible risk factors. RESULTS: The injury IR was 4.44 injuries/1000 climbing hours (95% CI 3.74 to 5.23). Sprains (27%) and strains (26%) were the predominant injury types, and repetitive overuse was the primary mechanism of injury (42%). Hands and fingers were the most commonly injured locations (21%). Exploratory analyses showed three risk factors for injury: older age (15-19 vs 11-14 years; OR=11.30, 95% CI 2.33 to 54.85), injury in a sport other than climbing (OR=6.46, 95% CI 1.62 to 25.68) and preventive taping (OR=5.09, 95% CI 1.44 to 18.02). CONCLUSIONS: Injury risk is high in youth climbers. Findings are consistent with the reported rates, types and mechanisms in adults. Modifiable risk factors warrant further investigation to inform the development of injury prevention strategies, targeting high-risk climbers including adolescents and those with previous injury.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».