A DESCRIPTIVE STUDY OF INJURIES IN ONTARIO AMATEUR AND PROFESSIONAL SOCCER FROM 1997???2001
Notice bibliographique
Résumé
Approximately 40 million people worldwide play soccer and it is the fastest growing sport in North America. In Ontario, 339,000 people will have participated in 2000. The safety of these players must be paramount, and through injury analysis we can pinpoint players at risk and develop strategies to protect them. However, the ability to identify risk factors must be preceded by an appreciation of the types of injuries and their frequency of occurrence. PURPOSE: To describe the types and frequencies of all injuries incurred during soccer practice and game play in youth and adult male and female athletes at the amateur and professional levels between 1997 and 2001. METHODS: Our database consists of 149 boys, 73 girls and 184 professional males from 13 teams sustaining a total of 1,756 injuries (n = 1756) prospectively captured by on-site personnel (AT's, DC sports specialists and sports specialist residents) during the games and practices of each team throughout the study period on a specially designed injury-tracking sheet. Information regarding the following parameters (team, surface, age, history, mechanism, exam, diagnosis and treatment) was recorded and then entered into our Injury Tracker software (MBS, v. 4.1) which performs the necessary calculations and displays incidence and frequency information (Body Part, Type of Injury, Surface, 1st/2nd Occurrence) categorized by team, age and gender. RESULTS: The most common injury type and body part injured were sprain and ankle respectively for amateurs (n = 302, n = 284), professionals (n = 407, n = 418), males (n = 228, n = 210) and females (n = 74, n = 74). The majority of injuries occurred on grass (n = 1042) and the most injury-prone age group was those aged 20–21. Professionals (n = 1170) and males (n = 472) sustained a higher number of injuries overall in comparison to amateurs and females respectively. CONCLUSION: These data confirm that professionals, males, and players in their early twenties incur the largest number of injuries, predominantly of the lower extremity. With this information a cohort study to assess risk factors can be performed.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».