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Enregistrement W2108517625 · doi:10.1111/j.1600-0838.2011.01398.x

High prevalence of shoulder pain among elite <scp>N</scp>orwegian female handball players

2011· article· en· W2108517625 sur OpenAlexaboutno aff
Grethe Myklebust, L. Hasslan, Roald Bahr, Kathrin Steffen

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorges IdrettshøgskoleInternational Olympic Committee
Mots-clésPhysical therapyMedicineNorwegianEliteTest (biology)AthletesShouldersPhysical medicine and rehabilitationSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Clinical experience indicates that a substantial number of handball players may suffer from shoulder pain, but they continue to play despite having shoulder pain problems. The aim of this study was to evaluate the prevalence and consequences of shoulder pain problems among Norwegian female elite handball players. In the preseason of the 2007-2008 season, 179 players from all 12 teams of the Norwegian elite league went through the following tests: internal and external shoulder range of motion, apprehension, relocation test, and shooting velocity. All players completed the Fahlström questionnaire and, for players with current pain, the Western Ontario shoulder instability index questionnaire. Sixty-five (36%) players reported shoulder pain on the test day, and 40 (22%) players reported previous shoulder pain. Two thirds of the players with pain reported a gradual onset. For players with current or previous pain, 22 (36%) and 14 (36%) had missed match play, and 43 (68%) and 28 (76%) reported changing their training habits. A positive apprehension and relocation test was found among 51 (29%) of the players. In conclusion, a high proportion of female elite handball players experience shoulder pain and problems and have an unstable shoulder.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations146
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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