Training load and structure-specific load: applications for sport injury causality and data analyses
Notice bibliographique
Résumé
### Definitions #### Training load Training load represents step count, throws, distance run and/or time spent practising sport. This can be used to calculate a change in training load over time (eg, acute:chronic workload ratio or week-to-week changes), which has been used as a time-varying exposure to sports injury recently. #### Structure-specific cumulative load Can be viewed as the sum of step-specific or throw-specific loads that a certain musculoskeletal structure is exposed to during a training session. Estimation of the structure-specific cumulative load per training session involves stepwise or throw-wise quantification of the load distribution and the load magnitude. #### Structure-specific load capacity Can be defined as a certain structure’s ability to withstand structure-specific cumulative load. How should I schedule my training? How much is too much? Coaches and sports medicine clinicians commonly face such questions when considering training and injury risk. These are highly relevant inquiries, as training load is a necessary cause of sports injury.1 2 To provide answers, our analytical approaches should align with causal frameworks. Changes in training load (eg, acute:chronic workload ratio) has been used as an interesting exposure to injury lately3–5 and promoted as proximal in the causal chain to sports injury.2 6 However, the aetiology behind sports injury development is multifactorial.1 Therefore, more variables (eg, body mass, alignment, diet, strength) than training load are necessary to robustly identify ‘how much is too much’.7 Accordingly, the purpose of this editorial is to describe the differences among the concepts ‘training-load’, ‘structure-specific load’ and ‘load capacity’, including the varied exposures that define them. Sports injury prevention scientists should carefully consider how best to phrase their research questions in aetiological …
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».