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Enregistrement W2550434119 · doi:10.1136/bjsports-2016-097120.33

O-33 Futsal and injuries among recreational sport participants: a prospective field study

2016· article· en· W2550434119 sur OpenAlexaboutno aff
Bahareh Tavana, Ruhollah Nourian, Amir Hossein Memari, Pardis Noormohammadpour, Ramin Kordi

Notice bibliographique

RevueOral Presentations · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInjury preventionPhysical therapyPoison controlRecreationProspective cohort studyOccupational safety and healthSurgeryEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Recently, there is an increasing interest in examining sports injuries among participants of recreational sports. However little data is available about injury rate in Futsal as a popular recreation Worldwide.1–4 Objective The purpose of this study was to analyseanalyze the incidence and characteristics of injuries recorded in a large recreational centre over a 1-year period. Methods In a prospective design, all injuries in a total of 88 matches of recreational Futsal in 2014–2015 were recorded. A standard questionnaire on injury characteristics was filled for each injured player. Injury rate was calculated as the total number of injuries divided by total player-time (/hour-player). The average time of each match was 90 minutes in duration. Continuous variables were presented in mean (SD) and countable ones were summarised as numbers (percentage). Results A total of 14 injuries (in 13 individuals) were reported in 1185 player records during 88 matches. The injury rate was estimated 1 in 12500 hour-player. Mean and SD of the age and BMI of injured players were 30.38 (9.1) and 25.09 (4.3) respectively. In total of 13 players, 5 (38.5%) were left leg dominant. On site of injury, 4 (28.6%) of injuries were in upper extremity, 9 (64.3%) in lower extremity and 1 (7.1%) in chest wall. About the type of injury, 5 (35.7%) were abrasion or contusion and the rest were more serious injuries including dislocation, fracture, ligament tearing, sprains and strain. Further analysis showed that 10 (71.4%) did not have a history of previous injury at the same site. To address the mechanisms of injury, 12 (85.7%) of injuries were traumatic while the others were overuse injuries; also 7 (53.8%) were due to player-player and 3 (23.1%) were due to player-ground contact. Finally overall missed playing days due to injury was 16 (17.02) days among injured participants. Conclusion Findings showed that injuries were not uncommon among Futsal recreational sport participants. Expectedly the lower extremity was the most likely site of injury followed by upper extremity and trunk. Unfortunately these injuries may be usually grave in nature. Furthermore, most of recreational sport injuries were related to traumatic contacts with opponent players. Finally our data indicated that recreational sport injuries could lead to missing opportunities for participation in recreational activities. Acknowledgment This study was funded and supported by Tehran University of Medical Sciences & health Services grant [Grant No. 88-03-53-9298]. References Finch C, Cassell E. The public health impact of injury during sport and active recreation. Journal of Science and Medicine in Sport 2006;9:490–497. Grimmer KA, Jones D, Williams J. Prevalence of adolescent injury from recreational exercise: an Australian perspective. Journal of adolescent health 2000;27:266–272. Mummery W, Schofield G, Spence J. The epidemiology of medically attended sport and recreational injuries in Queensland. Journal of Science and Medicine in Sport 2002;5:307–320. Mummery WK, Spence JC, Vincenten JA, et al. A descriptive epidemiology of sport and recreation injuries in a population-based sample: results from the Alberta Sport and Recreation Injury Survey (ASRIS). Canadian journal of public health= Revue canadienne de sante publique 1997;89:53–56.

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)0,001
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 seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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