The functional movement test 9+ is a poor screening test for lower extremity injuries in professional male football players: a 2-year prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The 9+ screening battery test consists of 11 tests to assess limitations in functional movement. AIM: To examine the association of the 9+ with lower extremity injuries and to identify a cut-off point to predict injury risk. METHODS: Professional male football players in Qatar from 14 teams completed the 9+ at the beginning of the 2013/2014 and 2014/2015 seasons. Time-loss injuries and exposure in training and matches were registered prospectively by club medical staff during these seasons. Univariate and multivariate Cox regression analyses were used to calculate HR and 95% CI. Receiver operating characteristic (ROC) curves were calculated to determine sensitivity and specificity and identify the optimal cut-off point for risk assessment. RESULTS: 362 players completed the 9+ and had injury and exposure registration. There were 526 injuries among 203 players (56.1%) during the two seasons; injuries to the thigh were the most frequent. There was no association between 9+ total score and the risk of lower extremity injuries (HR 1.02, 95% CI 0.99 to 1.05, p=0.13), even after adjusting for other risk factors in a multivariate analysis (HR 1.01, 95% CI 0.98 to 1.04, p=0.37). ROC curve analysis revealed an area under the curve of 0.48, and there was no cut-off point that distinguished injured from non-injured players. CONCLUSION: The 9+ was not associated with lower extremity injury, and it was no better than chance for distinguishing between injured and uninjured players. Therefore, the 9+ test cannot be recommended as an injury prediction tool in this population.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».