High precompetition injury rate dominates the injury profile at the Rio 2016 Summer Paralympic Games: a prospective cohort study of 51 198 athlete days
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To describe the incidence of injury in the precompetition and competition periods of the Rio 2016 Summer Paralympic Games. METHODS: A total of 3657 athletes from 78 countries, representing 83.4% of all athletes at the Games, were monitored on the web-based injury and illness surveillance system over 51 198 athlete days during the Rio 2016 Summer Paralympic Games. Injury data were obtained daily from teams with their own medical support. RESULTS: A total of 510 injuries were reported during the 14-day Games period, with an injury incidence rate (IR) of 10.0 injuries per 1000 athlete days (12.1% of all athletes surveyed). The highest IRs were reported for football 5-a-side (22.5), judo (15.5) and football 7-a-side (15.3) compared with other sports (p<0.05). Precompetition injuries were significantly higher than in the competition period (risk ratio: 1.40, p<0.05), and acute traumatic injuries were the most common injuries at the Games (IR of 5.5). The shoulder was the most common anatomical area affected by injury (IR of 1.8). CONCLUSION: The data from this study indicate that (1) IRs were lower than those reported for the London 2012 Summer Paralympic Games, (2) the sports of football 5-a-side, judo and football 7-a-side were independent risk factors for injury, (3) precompetition injuries had a higher IR than competition period injuries, (4) injuries to the shoulder were the most common. These results would allow for comparative data to be collected at future editions of the Games and can be used to inform injury prevention programmes.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».