Injuries in male and female semi-professional football (soccer) players in Nigeria: prospective study of a National Tournament
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Research on the epidemiology of football injuries in Africa is very sparse despite its importance for injury prevention planning in a continent with limited sports medicine resources. The vast majority of studies available in literature were conducted in Europe and only a very few studies have prospectively reported the pattern of football injury in Africa. The purpose of this study was to evaluate the incidence and pattern of injuries in a cohort of male and female semi-professional football players in Nigeria. METHODS: A prospective cohort design was conducted, in which a total of 756 players with an age range of 18-32 years (356 males and 300 females) from 22 different teams (12 male and 10 female teams), were prospectively followed in a National Football Tournament. Physiotherapists recorded team exposure and injuries. Injuries were documented using the consensus protocol for data collection in studies relating to football injury surveillance. RESULTS: An overall incidence of 113.4 injuries/1000 h (95% CI 93.7-136.0) equivalent to 3.7 injuries/match and time-loss incidence of 15.6 injuries/1000 h were recorded for male players and 65.9 injuries/1000 h (95% CI 48.9-86.8) equivalent to 2.2 injuries/match and time-loss incidence of 7.9 injuries/1000 h were recorded for female players. Male players had a significantly higher risk of injuries [IRR = 1.72 (95% CI 1.23-2.45)]. Injuries mostly affected the lower extremity for both genders (n = 81, 70% and n = 31, 62% for males and females respectively). Lower leg contusion (n = 22, 19%) and knee sprain (n = 9, 18%) were the most common specific injury types for male and female players respectively. Most of the injuries were as a result of contact with another player (n = 102, 88%-males; n = 48, 96%-females). Time-loss injuries were mostly estimated as minimal (n = 11, 69%) for male players and severe (n = 4, 66%) for female players. CONCLUSION: The overall incidence of injuries among Nigerian semi-professional football players is high but most of the injuries do not result in time-loss. Pattern of injuries is mostly consistent with previous studies. More prospective studies are needed to establish injury prevention initiatives among African players.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».