Physical Activity and Injuries Relating to Physical Fitness of Professional Firefighters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction The profession of a firefighter involves multiple factors that directly or indirectly impact on the person’s health. The aim of this study was to establish the correlation between physical fitness of the selected group of firefighters with respect to anthropometric parameters, additional physical activity, and injury rate. Material and methods The study examined 77 men who worked for the State Fire Service (age: 28.87±9.84 years, body mass: 82.13±9.37 kg, body height: 180.12±6.39 cm). Of he study group, 53% of the fire-fighters had normal BMI, 42% were overweight and 5% had first degree obesity. The study used a survey questionnaire concerning the anthropometric data, previous injuries, physiotherapeutic procedures following the injury, and participants’ involvement in additional physical activity. A physical fitness test battery was used to determine the correlation between physical fitness and: age, BMI and additional physical activity and injury rate. Results Musculoskeletal injuries accounted for 51% of all injuries. Of all injuries, 56% were occupational. The correlations between the results of the handgrip test were insignificant with respect to BMI and age, whereas in other tests, the correlations were statistically significant (p<0.05). No differences were observed in the results of handgrip test between the group of firefighters who were and those who were not involve in additional physical activity. Comparison of the results obtained by firefighters following the injury and without previous injuries revealed a statistically significant difference (p<0.05) in the 4 x 10 m shuttle run. Conclusions Age and higher values of BMI are the factors that reduce the level of physical fitness of firefighters. Involvement in additional physical activity is a factor in improving physical fitness of firefighters. Previous injuries the firefighters had suffered did not have an effect on their physical fitness.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».