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Enregistrement W2162870842 · doi:10.1136/bjsports-2013-092380

Sports injuries and illnesses during the London Summer Olympic Games 2012

2013· article· en· W2162870842 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMedicineFootballRowingPhysical therapySports medicineOccupational safety and healthMedical emergencyFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Olympic Movement Medical Code encourages all stakeholders to ensure that sport is practised without danger to the health of the athletes. Systematic surveillance of injuries and illnesses is the foundation for developing preventive measures in sport. AIM: To analyse the injuries and illnesses that occurred during the Games of the XXX Olympiad, held in London in 2012. METHODS: We recorded the daily occurrence (or non-occurrence) of injuries and illnesses (1) through the reporting of all National Olympic Committee (NOC) medical teams and (2) in the polyclinic and medical venues by the London Organising Committee of the Olympic and Paralympic Games' (LOCOG) medical staff. RESULTS: In total, 10 568 athletes (4676 women and 5892 men) from 204 NOCs participated in the study. NOC and LOCOG medical staff reported 1361 injuries and 758 illnesses, equalling incidences of 128.8 injuries and 71.7 illnesses per 1000 athletes. Altogether, 11% and 7% of the athletes incurred at least one injury or illness, respectively. The risk of an athlete being injured was the highest in taekwondo, football, BMX, handball, mountain bike, athletics, weightlifting, hockey and badminton, and the lowest in archery, canoe slalom and sprint, track cycling, rowing, shooting and equestrian. 35% of the injuries were expected to prevent the athlete from participating during competition or training. Women suffered 60% more illnesses than men (86.0 vs 53.3 illnesses per 1000 athletes). The rate of illness was the highest in athletics, beach volleyball, football, sailing, synchronised swimming and taekwondo. A total of 310 illnesses (41%) affected the respiratory system and the most common cause of illness was infection (n=347, 46%). CONCLUSIONS: 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 among sports. Future initiatives should include the development of preventive measures tailored for each specific sport and the continued focus among sport bodies to institute and further develop scientific injury and illness surveillance systems.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,238 · 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