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Enregistrement W2767455780 · doi:10.1177/1941738117738988

Epidemiology and Impact on Performance of Lower Extremity Stress Injuries in Professional Basketball Players

2017· article· en· W2767455780 sur OpenAlexaff
Moin Khan, Kim Madden, M. Tyrrell Burrus, Joseph P. Rogowski, Jeff Stotts, Marisa Samani, Robby Sikka, Asheesh Bedi

Notice bibliographique

RevueSports Health A Multidisciplinary Approach · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBasketballEpidemiologyPsychologyPhysical therapyApplied psychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationHistoryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Professional basketball players in the National Basketball Association (NBA) subject their lower extremities to significant repetitive loading during both regular-season and off-season training. Little is known about the incidence of lower extremity bony stress injuries and their impact on return to play and performance in these athletes. HYPOTHESIS: Stress injuries of the lower extremity will have significant impact on performance. STUDY DESIGN: Case series. LEVEL OF EVIDENCE: Level 4. METHODS: All bony stress injuries from 2005 to 2015 were identified from the NBA. Number of games missed due to injury and performance statistics were collected from 2 years prior to injury to 2 years after the injury. A linear regression analysis was performed to determine the impact of injury for players who returned to sport. RESULTS: A total of 76 lower extremity bony stress injuries involving 75 NBA players (mean age, 25.4 ± 4.1 years) were identified. Fifty-five percent (42/76) involved the foot, and most injuries occurred during the regular season (82.9%, 63/76), with half occurring within the first 6 weeks. Among players who sustained a fifth metatarsal stress fracture, 42.9% were unable to return to professional play. Players who sustained stress injuries had reduced play performance, specifically related to number of games played ( P = 0.014) and number of steals per game ( P = 0.004). Players who had surgery had significantly better performance at 2 years than those who were managed nonoperatively, independent of the type of injury (β = 4.561; 95% CI, 1.255-7.868). CONCLUSION: Lower extremity bony stress injuries may significantly affect both short- and long-term player performance and career length. Stress injuries result in decreased player performance, and surgical intervention results in improved performance metrics compared with those treated using conservative methods. CLINICAL RELEVANCE: Stress injuries result in decreased player performance, and surgical intervention results in improved performance metrics.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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