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Enregistrement W2115082732 · doi:10.1186/1471-2474-11-241

Low back pain in junior Australian Rules football: a cross-sectional survey of elite juniors, non-elite juniors and non-football playing controls

2010· article· en· W2115082732 sur OpenAlexaboutno aff
Wayne Hoskins, Henry Pollard, Chris Daff, Andrew Odell, Peter Garbutt, Andrew McHardy, Kate Hardy, George Dragasevic

Dossier post-publication

NatureRetraction
MotifLack of Approval from Company/Institution;Lack of IRB/IACUC Approval and/or Compliance;
Date7/13/2011 0:00
Signalé par OpenAlex ?Oui

Source : Retraction Watch, jointe par DOI. OpenAlex consigne la rétractation dans is_retracted, un booléen sur un espace d'états à au moins quatre valeurs ; il ne peut donc exprimer ni une expression de préoccupation, ni une correction, ni un rétablissement, et les rapporte comme false, ce qui se lit comme « rien à signaler ».

Notice bibliographique

RevueBMC Musculoskeletal Disorders · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootballMedicineElitePhysical therapyLow back painSports medicineEpidemiologyCross-sectional studyInternal medicineAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low back pain in junior Australian Rules footballers has not been investigated despite findings that back pain is more prevalent, severe and frequent in senior footballers than non-athletic controls and findings that adolescent back pain is a strong predictor for adult back pain. The aim of this study was to determine the prevalence, intensity, quality and frequency of low back pain in junior Australian Rules footballers and a control group and to compare this data between groups. METHODS: A cross-sectional survey of male non-elite junior (n = 60) and elite junior players (n = 102) was conducted along with a convenience sample of non-footballers (school children) (n = 100). Subjects completed a self-reported questionnaire on low back pain incorporating the Quadruple Visual Analogue Scale and McGill Pain Questionnaire (short form), along with additional questions adapted from an Australian epidemiological study. Linear Mixed Model (Residual Maximum Likelihood) methods were used to compare differences between groups. Log-linear models were used in the analysis of contingency tables. RESULTS: For current, average and best low back pain levels, elite junior players had higher pain levels (p < 0.001), with no difference noted between non-elite juniors and controls for average and best low back pain. For low back pain at worst, there were significant differences in the mean pain scores. The difference between elite juniors and non-elite juniors (p = 0.040) and between elite juniors and controls (p < 0.001) was significant, but not between non-elite juniors and controls. The chance of suffering low back pain increases from 45% for controls, through 55% for non-elite juniors to 66.7% for elite juniors. The chance that a pain sufferer experiences chronic pain is 16% for controls and 41% for non-elite junior and elite junior players. Elite junior players experienced low back pain more frequently (p = 0.002), with no difference in frequency noted between non-elite juniors and controls. Over 25% of elite junior and non-elite junior players reported that back pain impacted their performance some of the time or greater. CONCLUSIONS: This study demonstrated that when compared with non-elite junior players and non-footballers of a similar age, elite junior players experience back pain more severely and frequently and have higher prevalence and chronicity rates.

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)0,001
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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,351 · 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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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