Complex systems approach for sports injuries: moving from risk factor identification to injury pattern recognition—narrative review and new concept
Notice bibliographique
Résumé
Injury prediction is one of the most challenging issues in sports and a key component for injury prevention. Sports injuries aetiology investigations have assumed a reductionist view in which a phenomenon has been simplified into units and analysed as the sum of its basic parts and causality has been seen in a linear and unidirectional way. This reductionist approach relies on correlation and regression analyses and, despite the vast effort to predict sports injuries, it has been limited in its ability to successfully identify predictive factors. The majority of human health conditions are complex. In this sense, the multifactorial complex nature of sports injuries arises not from the linear interaction between isolated and predictive factors, but from the complex interaction among a web of determinants. Thus, the aim of this conceptual paper was to propose a complex system model for sports injuries and to demonstrate how the implementation of complex system thinking may allow us to better address the complex nature of the sports injuries aetiology. According to this model, we should identify features that are hallmarks of complex systems, such as the pattern of relationships (interactions) among determinants, the regularities (profiles) that simultaneously characterise and constrain the phenomenon and the emerging pattern that arises from the complex web of determinants. In sports practice, this emerging pattern may be related to injury occurrence or adaptation. This novel view of preventive intervention relies on the identification of regularities or risk profile, moving from risk factors to risk pattern recognition.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».