Sport, sex and age increase risk of illness at the Rio 2016 Summer Paralympic Games: a prospective cohort study of 51 198 athlete days
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the epidemiology of illness at the Rio 2016 Summer Paralympic Games. METHODS: A total of 3657 athletes from 78 countries, representing 83.5% of all athletes at the Games, were monitored on the web-based injury and illness surveillance system (WEB-IISS) over 51 198 athlete days during the Rio 2016 Summer Paralympic Games. Illness data were obtained daily from teams with their own medical support through the WEB-IISS electronic data capturing systems. RESULTS: The total number of illnesses was 511, with an illness incidence rate (IR) of 10.0 per 1000 athlete days (12.4%). The highest IRs were reported for wheelchair fencing (14.9), para swimming (12.6) and wheelchair basketball (12.5) (p<0.05). Female athletes and older athletes (35-75 years) were also at higher risk of illness (both p<0.01). Illnesses in the respiratory, skin and subcutaneous and digestive systems were the most common (IRs of 3.3, 1.8 and 1.3, respectively). CONCLUSION: (1) The rate of illness was lower than that reported for the London 2012 Summer Paralympic Games; (2) the sports with the highest risk were wheelchair fencing, para swimming and wheelchair basketball; (3) female and older athletes (35-75 years) were at increased risk of illness; and (4) the respiratory system, skin and subcutaneous system and digestive system were most affected by illness. These results allow for comparison at future Games.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».