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Enregistrement W2146101229 · doi:10.1136/bjsm.2010.076992

Sports injuries and illnesses during the Winter Olympic Games 2010

2010· article· en· W2146101229 sur OpenAlexafffundabout
Lars Engebretsen, Kathrin Steffen, Juan Manuel Alonso, Mark Aubry, J. Dvořák, Astrid Junge, Willem Meeuwisse, Margo Mountjoy, Per A.F.H. Renström, Mike Wilkinson

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaInternational Olympic Committee
Mots-clésAthletesMedicinePhysical therapyIce hockeyConcussionInjury preventionOccupational safety and healthPoison controlPhysical medicine and rehabilitationMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Identification of high-risk sports, including their most common and severe injuries and illnesses, will facilitate the identification of sports and athletes at risk at an early stage. AIM: To analyse the frequencies and characteristics of injuries and illnesses during the XXI Winter Olympic Games in Vancouver 2010. METHODS: All National Olympic Committees' (NOC) head physicians were asked to report daily the occurrence (or non-occurrence) of newly sustained injuries and illnesses on a standardised reporting form. In addition, the medical centres at the Vancouver and Whistler Olympic clinics reported daily on all athletes treated for injuries and illnesses. RESULTS: Physicians covering 2567 athletes (1045 females, 1522 males) from 82 NOCs participated in the study. The reported 287 injuries and 185 illnesses resulted in an incidence of 111.8 injuries and 72.1 illnesses per 1000 registered athletes. In relation to the number of registered athletes, the risk of sustaining an injury was highest for bobsleigh, ice hockey, short track, alpine freestyle and snowboard cross (15-35% of registered athletes were affected in each sport). The injury risk was lowest for the Nordic skiing events (biathlon, cross country skiing, ski jumping, Nordic combined), luge, curling, speed skating and freestyle moguls (less than 5% of registered athletes). Head/cervical spine and knee were the most common injury locations. Injuries were evenly distributed between training (54.0%) and competition (46.0%; p=0.18), and 22.6% of the injuries resulted in an absence from training or competition. In skeleton, figure and speed skating, curling, snowboard cross and biathlon, every 10th athlete suffered from at least one illness. In 113 illnesses (62.8%), the respiratory system was affected. CONCLUSION: At least 11% of the athletes incurred an injury during the games, and 7% of the athletes an illness. The incidence of injuries and illnesses varied substantially between sports. Analyses of injury mechanisms in high-risk Olympic winter sports are essential to better direct injury-prevention strategies.

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 enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,836

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations356
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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