Risk factors for groin injury in sport: an updated systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The identification of risk factors for groin injury in sport is important to develop and implement injury prevention strategies. OBJECTIVE: To identify and evaluate the evidence examining risk factors for groin injury in sport. MATERIAL AND METHODS: Nine electronic databases were systematically searched to June 2014. Studies selected met the following criteria: original data; analytic design; investigated a risk factor(s); included outcomes for groin injury sustained during sport participation. The Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were followed and two independent authors assessed the quality and level of evidence with the Downs and Black (DB) criteria and Oxford Centre of Evidence-Based Medicine model, respectively. RESULTS: Of 2521 potentially relevant studies, 29 were included and scored. Heterogeneity in methodology and injury definition precluded meta-analyses. The most common risk factors investigated included age, hip range of motion, hip adductor strength and height. The median DB score across studies was 11/33 (range 6-20). The majority of studies represented level 2 evidence (cohort studies) however few considered the inter-relationships between risk factors. There is level 1 and 2 evidence that previous groin injury, higher-level of play, reduced hip adductor (absolute and relative to the hip abductors) strength and lower levels of sport-specific training are associated with increased risk of groin injury in sport. CONCLUSIONS: We recommended that investigators focus on developing and evaluating preparticipation screening and groin injury prevention programmes through high-quality randomised controlled trials targeting athletes at greater risk of injury.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 découle