Influence of Extrinsic Risk Factors on National Football League Injury Rates
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk of injury associated with American football is significant, with recent reports indicating that football has one of the highest rates of all-cause injury, including concussion, of all major sports. There are limited studies examining risk factors for injuries in the National Football League (NFL). PURPOSE: To identify risk factors for NFL concussions and musculoskeletal injuries. STUDY DESIGN: Case-control study; Level of evidence, 3. METHODS: Injury report data were collected prospectively for each week over the 2012-2013 and 2013-2014 regular seasons for all 32 teams. Poisson regression models were used to identify the relationship between predetermined variables and the risk of the 5 most frequent injuries (knee, ankle, hamstring, shoulder, and concussion). RESULTS: A total of 480 games or 960 team games (TGs) from the 2012-2013 and 2013-2014 regular seasons were included in this study. A trend to an increasing risk of concussion and TG ankle injury with decreasing mean game-day temperature was observed. The risk of TG concussion (incidence rate ratio [IRR], 2.16; 95% CI, 1.35-3.45; P = .001) and TG ankle injury (IRR, 1.48; 95% CI, 1.10-1.98; P = .01) was significantly greater for TGs played at a mean game-day temperature of ≤9.7°C (≤49.5°F) compared with a mean game-day temperature of ≥21.0°C (≥69.8°F). The risk of TG shoulder injury was significantly increased for TGs played on grass surfaces (IRR, 1.36; 95% CI, 1.02-1.81; P = .038) compared with synthetic surfaces. The risk of TG injury was not associated with time in season, altitude, time zone change prior to game, or distance traveled to a game. CONCLUSION: This study evaluated extrinsic risk factors for injury in the NFL. A hazardous association was identified for risk of concussion and ankle injury with colder game-day temperature. Further research should be conducted to substantiate this relationship and its potential implication for injury prevention initiatives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».