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Enregistrement W2324921735 · doi:10.1249/01.mss.0000402212.37765.2e

Differences In Pre-season Fitness Between Varsity Athletes With And Without Competitive Season Lower-extremity Injuries

2011· article· en· W2324921735 sur OpenAlexaff
Michael D. Kennedy, Gary Henhoeffer, Joan Matthews, Éric Parent

Notice bibliographique

RevueMedicine & Science in Sports & Exercise · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballAthletesSprintField hockeyPhysical therapyMedicineFootballGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: The purpose of this project was to determine the prevalence of lower extremity (LE) injury reported by varsity athletes in team sports and quantify the difference in baseline fitness between athletes with a LE injury and those without any reported injury during the competitive playing season. METHODS: The sample consisted of 11 teams: ice hockey M/W, basketball M/W, volleyball M/W, soccer M/W, field hockey W, rugby W, football M (N = 85 without injury; 131 reporting a LE injury). All athletes completed the same baseline fitness measures at the beginning of the fall school term. Injury information was collected prospectively throughout the season using a standardized injury report form. Pre-season testing included: sprint time over 40 m (0-5, 5-10, 10-20, 20-40 and 0-40 m time splits), push-ups, curl-ups, vertical jump (VJ) height, leg power (calculated from VJ ht), sit-and-reach and aerobic power. RESULTS: During pre-season, injured athletes sprint times were slower (p<0.05) over 10-20 m (1.42±0.18 sec vs. 1.36±0.12 sec) and 20-40 m (2.71±0.41 sec vs. 2.55±0.32). Athletes with LE injuries completed 15±10 push-ups compared to only 12±9 for non-injured athletes (P = 0.057). Of all male soccer athletes 75% reported a LE injury and 71 % of male volleyball players reported a LE injury. The highest reported LE injuries for female teams were field hockey (59 %) and women's basketball (56 %). The teams with the least percentage of LE injury were football and women's hockey (34 and 35 % respectively). Of all reported injuries during the competitive season 45% were for the LE. CONCLUSIONS: Traditional measures of flexibility and musculoskeletal health (sit and reach, push-ups, curl-ups) were not significantly different between injured and non injured athletes. However, non-injured athletes have greater sprint ability at baseline which may indicate improved LE function compared to athletes who incurred a LE injury during the competitive season. Further research looking at the prognostic value of fitness measures on time to injury may provide additional important guidelines for off-season exercise prescription in varsity athletes.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,256 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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