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Enregistrement W2313618052 · doi:10.1177/2325967116639222

Influence of Extrinsic Risk Factors on National Football League Injury Rates

2016· article· en· W2313618052 sur OpenAlexaff
David W. Lawrence, Paul Comper, Michael G. Hutchison

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMedicineFootballPhysical therapyInjury preventionRate ratioPoisson regressionPoison controlHamstringFootball playersDemographyInternal medicineEmergency medicineConfidence intervalEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,295 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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