The Epidemiology of Injuries in Football at the London 2012 Paralympic Games
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The epidemiology of injury in Paralympic football has received little attention. A study of all sports at the London 2012 Paralympic Games identified football 5-a-side as the sport with the highest injury rate, meriting further detailed analysis, which may facilitate the development of strategies to prevent injuries. OBJECTIVE: To examine the injury rates and risk factors associated with injury in Paralympic football. DESIGN: Secondary analysis of a prospective cohort study of injuries to football 5-a-side and football 7-a-side athletes. SETTING: London 2012 Paralympic Games. PARTICIPANTS: Participants included 70 football 5-a-side athletes and 96 football 7-a-side athletes. Athletes from all but one country chose to participate in this study. METHODS: The Paralympic Injury and Illness Surveillance System was used to track injuries during the Games, with data entered by medical staff. MAIN OUTCOME MEASUREMENTS: Injury incidence rate (IR) and injury incidence proportion (IP). RESULTS: The overall IR for football 5-a-side was 22.4 injuries/1000 athlete-days (95% confidence interval [CI], 14.1-33.8) with an IP of 31.4 injuries per 100 athletes (95% CI, 20.9-43.6). In 5-a-side competition, 62.5% of injuries were associated with foul play. The overall IR for football 7-a-side was 10.4 injuries/1000 athlete-days (95% CI, 5.4-15.5), with an IP of 14.6 injuries per 100 athletes (95% CI, 7.5-21.6). The most commonly injured body region in both sports was the lower extremity. CONCLUSIONS: To our knowledge, this study is the first to examine IR and risk factors associated with injury in Paralympic football. Future studies are needed to determine mechanisms of injury and independent risk factors for injury, thus informing prevention strategies.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».