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Enregistrement W2130843820 · doi:10.1136/bjsm.2010.071720

Sports injuries and illnesses in the 2009 FINA World Championships (Aquatics)

2010· article· en· W2130843820 sur OpenAlexaff
Margo Mountjoy, Astrid Junge, Juan Manuel Alonso, Lars Engebretsen, I Drâgan, David Gerrard, Mohamed Kouidri, Eide Luebs, Farhad Moradi Shahpar, Jiří Dvořák

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)AthletesPhysical therapyInjury preventionOccupational safety and healthWater poloPoison controlFamily medicineEmergency medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Analysis of injury and illness prevalence in elite sport provides the basis for the development of prevention programmes. OBJECTIVES: To analyse the frequency and characteristics of injuries and illnesses occurring during the 13th Federation Internationale de Natation (FINA) World Championships 2009. DESIGN: Prospective recording of newly incurred injuries and illnesses. METHODS: The 13th FINA World Championships hosted 2592 athletes from 172 countries in the disciplines of swimming, diving, synchronised swimming water polo and open water swimming. All team physicians or physiotherapists were asked to complete daily a standardised reporting form for all newly incurred injuries and illnesses for their teams. To cover teams without medical staff, the physicians of the Local Organizing Committee also submitted daily report forms. RESULTS: 171 injuries were reported resulting in an incidence of 66.0 per 1000 registered athletes. The most affected body parts were the shoulder (n=25; 14.6%), and head (n=21; 12.3%). Half of the injuries occurred during training. The most common cause of injury was overuse (n=61; 37.5%). 184 illnesses were reported resulting in an incidence of 71.0 per 1000 registered athletes. The respiratory tract was most commonly affected (n=91; 50.3%) and the most frequently classified cause was infection (n=81; 49.2%). The incidence of injuries and illnesses varied substantially among the five disciplines, with the highest incidence of injury in diving and the lowest in swimming. CONCLUSIONS: As the risk of injury varied with the discipline, preventive measures should be discipline specific and focused on minimising the potential for overuse. As most of the illnesses were caused by infection of the respiratory and gastrointestinal tract, preventive interventions should focus on eliminating common modes of transmission.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations185
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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