Prevalence of adolescent physical activity-related injuries in sports, leisure time, and school: the National Physical Activity Behaviour Study for children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The purpose of this study was to investigate the prevalence of adolescent physical activity-related injuries in sports club activities, leisure time physical activity and school-based physical activity. The secondary aim was to investigate the differences in the prevalence of physical activity -related injuries between years 2014 and 2016. In addition, we set out to study the associations between age, sex and the frequency of physical activity and injury prevalence. METHODS: This cross-sectional study is based on the National Physical Activity Behaviour Study for Children and Adolescents (LIITU in Finnish) conducted in years 2014 and 2016. The subjects completed an online questionnaire in the classroom during school hours. A total of 8406 subjects participated in the current study. Out of these, 49% were boys and 51% were girls. The proportions of 11-, 13-, and 15-year-olds were 35%, 34% and 31%, respectively. RESULTS: In the combined data for 2014 and 2016, injury prevalence was higher in sports club activities (46%, 95% CI 44.8-47.8) than in leisure time PA (30%, 95% CI, 28.5-30.5) or school-based PA (18%, 95% CI, 17.4-19.1). In leisure time PA, the injury prevalence was higher than in school-based PA. In all the three settings, injury prevalence was higher in 2016 than in 2014. Frequency of PA was associated with a higher risk for PA-related injuries in sports clubs and leisure time. CONCLUSIONS: With half of the subjects reporting at least one PA-related injury during the past year, results indicate that adolescent PA-related injuries are a large-scale problem. There is a worrisome rise in injury prevalence in recent years. From a public health standpoint, there is an urgent need to invest in injury prevention to reverse this trend.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».