Injuries during the 2006 Women’s Rugby World Cup
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although there have been reports of injury rates in men's World Cup rugby, there has been no research into injury rates in women's international rugby. OBJECTIVE: To determine the rate of injury at the 2006 Women's Rugby World Cup (WRWC). METHODS: All participating teams in the 2006 WRWC were enrolled prospectively in this study. Healthcare workers for each team collected data on training and game exposure and information on injuries. RESULTS: 55 players (16%) sustained at least one injury (10.0/1000 player hours); 4 players (1%) sustained two injuries. 45 injuries occurred during games (37.5/1000 player hours) and 14 injuries occurred during practice (12.5/1000 player hours), a statistically significant difference (RR = 12.5, 95% CI 6.9 to 22.8). The injury rate was 39.3/1000 player hours for the forwards and 42.2/1000 player hours for the backs (RR = 1.3, 95% CI 0.7 to 2.3). The front row had the highest injury rate (62.5/1000 player hours). 63.6% of injuries occurred during the tackle. Most injuries occurred to the neck, knee and head/face. The majority of injuries were sprains, muscle injuries and contusions. There were five fractures during the event and four reported concussions. CONCLUSION: Female players sustained a considerable rate of injury during the 2006 WRWC. Backs had a slightly higher rate of injury than forwards, but the players most often injured were in the front row. The neck/cervical spine and knee were the most commonly injured regions, followed by the head and face. This is the first study to examine injury rates in female rugby players at a World Cup and reports valuable data in this population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».