Low back pain status in elite and semi-elite Australian football codes: a cross-sectional survey of football (soccer), Australian rules, rugby league, rugby union and non-athletic controls
Dossier post-publication
Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Our understanding of the effects of football code participation on low back pain (LBP) is limited. It is unclear whether LBP is more prevalent in athletic populations or differs between levels of competition. Thus it was the aim of this study to document and compare the prevalence, intensity, quality and frequency of LBP between elite and semi-elite male Australian football code participants and a non-athletic group. METHODS: A cross-sectional survey of elite and semi-elite male Australian football code participants and a non-athletic group was performed. Participants completed a self-reported questionnaire incorporating the Quadruple Visual Analogue Scale (QVAS) and McGill Pain Questionnaire (short form) (MPQ-SF), along with additional questions adapted from an Australian epidemiological study. Respondents were 271 elite players (mean age 23.3, range 17-39), 360 semi-elite players (mean age 23.8, range 16-46) and 148 non-athletic controls (mean age 23.9, range 18-39). RESULTS: Groups were matched for age (p = 0.42) and experienced the same age of first onset LBP (p = 0.40). A significant linear increase in LBP from the non-athletic group, to the semi-elite and elite groups for the QVAS and the MPQ-SF was evident (p < 0.001). Elite subjects were more likely to experience more frequent (daily or weekly OR 1.77, 95% CI 1.29-2.42) and severe LBP (discomforting and greater OR 1.75, 95% CI 1.29-2.38). CONCLUSION: Foolers in Australia have significantly more severe and frequent LBP than a non-athletic group and this escalates with level of competition.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».