Golf-Related Low Back Pain: A Review of Causative Factors and Prevention Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Golf is a popular sport with both perceived and real health benefits. However, certain injury risks are also prevalent, particularly to the lower back. Epidemiological studies have shown that lower back pain (LBP) from golf account for between 18% and 54% of all documented ailments, leading many researchers to regard the condition as the most common golf injury. The purpose of this review was to examine the scientific literature to ascertain the risk factors associated with the development of LBP from playing golf and suggest methods to modify or limit these factors. Results of the review indicate that the high frequency of LBP appears multi-factorial although the asymmetrical and forceful nature of the swing along with excessive play and practice, particularly amongst elite players, appear to be common factors. Other factors include swing flaws leading to excessive side-bend and over-rotation of the spine, abnormal muscle recruitment, poor trunk endurance, restricted lead hip internal rotation and the use of unnecessarily stressful club transportation methods. Methods to help control or eliminate excessive stress on the lower back would include reducing the amount spent playing or practicing, seeking professional assistance to assess and adjust swing mechanics, improve trunk and hip flexibility, increase the strength and endurance of the trunk musculature, consider different footwear options and avoid carrying the golf bag. Adopting some or all of these recommendations should allow players to continue to enjoy the sport of golf well into their senior years.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».