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Enregistrement W2736569362 · doi:10.6018/300451

Programas de entrenamiento neuromuscular para la prevención de lesiones en jóvenes deportistas. Revisión de la literatura.

2017· article· es· W2736569362 sur OpenAlexaff
Francisco Javier Robles-Palazón, Pilar Sáinz de Baranda

Notice bibliographique

RevueSPORT TK-Revista EuroAmericana de Ciencias del Deporte · 2017
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensFuture Earth
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhysicsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Los objetivos de esta revisión son: (1) describir los principales programas de prevención de lesiones de la extremidad inferior en jóvenes deportistas que cuentan con una eficacia demostrada, cuya prevención ha estado dirigida a deportes colectivos de balón, no requieren de material adicional para su aplicación y la duración permite su implementación como calentamiento previo a la práctica deportiva; y (2) analizar las ventajas e inconvenientes de las medidas preventivas de acuerdo a su posibilidad de implantación de manera regular en el deporte. Para ello, un total de 5 programas neuromuscularespara la prevenciónde lesiones fueron seleccionados. Aunque todos los programas han demostradoefectos positivossobre la reducción de la incidencia lesional, el análisis pormenorizado de las características de las 5 medidas preventivas recomienda el uso de los programas FIFA 11+ y el Knäkontroll por su mayor adaptabilidad al contexto de aplicacióny la facilidad de su implementación de manera regular en el deporte.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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