Sports injuries and risk factors in youth soccer [Abstract].
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The primary objective of this systematic review and meta-analysis was to identify all risk factors for injury in youth ice hockey.The secondary objective was to determine the risk factors for severe injury in this population.Data Sources: Ten electronic databases, ''grey literature'' and the American Society for Testing and Materials Safety in Ice Hockey series (Vol.1-4) were systematically searched to identify articles examining risk factors for injury in youth ice hockey. Study Selection:The following criteria were applied to all potential articles and initial search results were screened based on a priori study selection criteria: (1) The article was based on primary research with original data.(2) The study population included youth ice hockey players (under age 18).(3) The outcome measure included only injuries sustained during ice hockey participation.(4) The study included one or more potential risk factors and/or prevention strategies for ice hockey injury.(5) The article was published in English.Review articles and case studies were excluded.Studies examining risk in leagues above the Junior age group of play (aged 17-18 years) were also excluded.In total 22 articles were identified for inclusion in the review. Data Extraction:The data extracted included study design, study population, risk factor of interest measured, injury definition(s), and results.Point estimates (including 95% confidence intervals [CIs]) of odds ratios (ORs) or rate ratios (RRs) were calculated where study data were adequate to do so if these were not reported in the reviewed studies.If the authors provided any data differentiating ''minor injury'' and ''severe injury'', risk factors were considered for each.Data Synthesis: Participation in games, compared with practices, was associated with an increased risk of injury in all studies examined.Age, level of play and player position produced inconsistent findings.Body checking was identified as a significant risk factor for all injuries (summary RR, 2.45; 95% CI, 1.7-3.6)and concussion (summary OR, 1.71; 95% CI, 1.2-2.44).Conclusions: Findings regarding most risk factors for injury remain inconclusive; however, body checking was found to be associated with an increased risk of injury.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».