Why do workload spikes cause injuries, and which athletes are at higher risk? Mediators and moderators in workload–injury investigations
Notice bibliographique
Résumé
Spikes in training and competition workloads, especially in undertrained athletes, increase injury risk.1 However, just as attributing athletic injuries to single risk factors is an oversimplification of the injury process,2 3 interpreting this workload-injury relationship should not be done in isolation. Instead, we must further unpack how (ie, through which mechanisms) workload spikes might result in injury, and what characteristics make athletes more robust or more susceptible to injury at any given workload. In other words, which factors mediate the workload-injury relationship, and which moderate the relationship. Like dominoes being knocked over, mediators can be viewed as the intermediary steps that explain the association between an observed variable and an outcome.4 In this context, mediating variables help to explain ‘why changes in workloads might cause injuries?’ For example, it is known that rugby league players exposed to spikes in running workloads, indicated by a high acute:chronic workload ratio, are at an increased risk for non-contact injuries.5 One potential explanation is that neuromuscular fatigue mediates this relationship, such that increased …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».