Recomanacions per a l'entrenament i la prevenció de lesions en gimnastes de rítmica d'elit
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To identify risk factors for injury in rhythmic sportive gymnastics and to provide recommendations for reducing the risk of injury. Methods: A one-year retrospective survey of injuries in twenty national-level rhythmic gymnasts (ages 14.8 to 18.8 years; mean age 17.1 years). Hours of rhythmic gymnastics (RG) training per week, minutes of stretching per day, and hours of conditioning per week, were analyzed as potential risk factors for injury. Main outcome measures were injuries that required time off, major injuries (at least 7 days off), injuries to muscle-tendon units, and fractures. Results: Thirteen (65%) of 20 gymnasts sustained timeloss injuries, and 4 gymnasts (20%) reported major injuries. Seventeen (85%) gymnasts reported muscle-tendon unit injuries and 5 (25%) suffered fractures. Sixteen (80%) of the gymnasts reported back pain or stress fractures of the back, 8 of whom required time off training. One gymnast (5%) incurred a concussion. Logistic regression indicated that rhythmic gymnastics training and stretching were associated with muscle-tendon unit injury. On multivariate analysis, stretching was found to be the only independent predictor of muscle-tendon unit injuries with each additional minute lowering the risk by approximately 10% (p ≤ 0.01). Conditioning and stretching were both independent predictors of fractures. The risk of fracture was estimated to increase by over 60% for each additional hour of weekly conditioning (odds ratio = 1.62, p = 0.03) and decrease by almost 20% for each additional minute of daily stretching (odds ratio = 0.81, p = 0.04). None of the variables studied were predictive of back pain or injury. Conclusions: Injuries in rhythmic gymnastics may be reduced by increasing the amount of time spent stretching per day (at least 40 minutes), and limiting conditioning to a maximum of 6 hours per week.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».