PA 05-5-1993 A school-based program to reduce injuries through neuromuscular training: isprint a cluster-randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background</h3> Sport-specific neuromuscular training (NMT) warm-up programs have been shown to be effective in reducing injuries in youth sport but the effectiveness in school physical education (PE) is unknown. <h3>Objective</h3> To evaluate the effectiveness of iSPRINT, a NMT warm-up program implemented in junior high school (ages 11–15) PE classes in reducing sport and recreational (S and R) injury risk. <h3>Methods</h3> This is a<b> c</b>luster-randomized controlled trial. Participants were 1067 grade 7–9 students (53.7% female, 46.3% male) from 12 Calgary, Canada schools. iSPRINT is a 15 min NMT warm-up including aerobic, agility, strength, and balance exercises. Teachers in intervention schools (n=6) implemented the iSPRINT 12 week warm-up program in PE classes, while control schools (n=6) implemented a standard-of-practice warm-up. All teachers participated in a training workshop; only intervention school teachers participated in practical NMT components, receiving NMT video. An athletic therapist blinded to study group allocation, visited schools on a weekly basis to assess S and R injuries over 12 weeks. Injuries were those that resulted in the inability to complete a session, time loss and/or medical attention. Incidence rate ratios (IRR) were estimated based on multivariable Poisson regression analyses (adjusting for sex, clustering by class, offset by S and R participation hours). <h3>Findings</h3> The S and R injury incidence rates (IR) for all injury for the intervention and control groups respectively were1.5 and 1.8 injuries/1000 participation hours (IRR=0.73, 95% CI 0.46 to 1.16), for medical attention injuries were 0.7 and 1.3 (IRR=0.59, 95% CI 0.42 to 0.82), and 0.9 and 1.3 for lower extremity injuries (IRR=0.81, 95% CI 0.56 to 1.19). The injury incidence rate was significantly higher in females compared to males (IRR=1.59, 95% CI 1.12 to 2.22). <h3>Conclusion</h3> The iSPRINT NMT warm-up was effective in preventing medically treated S and R injuries in junior high school students. Further analysis will consider program adherence. <h3>Policy implications</h3> This research will inform safety policy considerations in junior high school PE programs.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».