Association between Body Composition and Sport Injury in Canadian Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To examine the association between overweight or obesity and sport injury in a population-based sample of Canadian adolescents. Methods: Cross-sectional analyses were performed using the Canadian Community Health Survey (2009–2010), a nationally representative sample (n=12,407) of adolescents aged 12–19 years. Body composition was quantified using BMI, grouping participants into healthy weight, overweight, or obese. The outcome of interest was acute or repetitive strain injury sustained during sport in the previous year. We examined the relationship between sport injury and overweight or obesity compared with healthy weight using multivariate logistic regression, controlling for sex, ethnicity, physical activity, and socio-economic status. We also examined the interaction between physical activity and body composition in a secondary analysis with a subset of active adolescents. Results: No significant relationship was found between being overweight and sport injury (odds ratio [OR]=1.04, 95% CI: 0.92, 1.17); however, a protective effect was seen between obesity and sport injury (OR=0.67, 95% CI: 0.53, 0.84). Secondary analysis revealed that overweight youths with the highest activity level (quartile 4) did have increased odds of sport injury (OR=1.38, 95% CI: 1.04, 1.83), yet obese youths with a moderate activity level (quartile 2) were protected compared with healthy-weight youths (OR=0.46, 95% CI: 0.24, 0.91). Conclusions: Further examination of active adolescents is warranted. Studies should consider sport-specific differences and comprehensive measurement of exposure to sport.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».