An overview of interventions designed to reduce risk factors for sport injury
Notice bibliographique
Résumé
Background While physical activity is associated with an overall reduction in mortality, morbidity and an improved quality of life, it also increases the risk of injury and illness. Objective To identify gaps in the literature with respect to interventions designed to reduce risk factors for sport injury. Design Review. Databases PubMed, Cinahl, Web of Science, Embase, and Sports Discus were searched. Setting All ages, sex, levels of competition and Olympic sports were included. Main outcome measurement Pattern of publications over time stratified by study design, intervention type, sport and anatomic site. Results Only 144 of 2525 articles retrieved by the search strategy met the inclusion criteria. Cross-over study designs increased by 175% since the late 1980's until 2005 but have declined 32% since. Randomised controlled trial (RCT) study designs increased by 650% since the early 1990's. Protective equipment was the focus of 61.8% of the studies and training the remaining 35.4%. Equipment research studied stability devices (83.1%) and attenuating devices (13.5%) while training research studied balance and coordination (54.9%), strength and power (43.1%) and stretching (15.7%). Almost 92.1% of the studies were of the lower extremity and 78.1% were of the joint (non-bone)-ligament type. 57.5% of the reports studied contact sports, 24.2% collision, and 25.75% non-contact sports. Conclusion We were surprised to find only 144 publications examining interventions designed to reduce risk factors for sport injury. The decrease in cross-over study design and increase in RCTs indicate a shift in research focus. Most notable was the finding that studies using equipment interventions have been decreasing since 2000 (35% decline) while those using training interventions have been increasing (213% increase).
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 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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».