ANKLE SPRAIN RISK FACTORS: A 5-MONTH FOLLOW-UP STUDY IN VOLLEY AND BASKETBALL ATHLETES
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction Ankle sprain is a frequent sports injury among volley and basketball players, and identifying risk factors is necessary to prevent injuries and prolong their careers. Objective To identify intrinsic and extrinsic factors in basketball and volleyball players related to the risk of ankle sprain injury over a five-month follow-up period. Methods Ninety-four Brazilian young competitive athletes (15.8±1.7 years, 47 basketball and 47 volleyball players) participated in this study. They were evaluated for intrinsic risk factors (previous history of ankle sprain, dominant lower limb, ankle ligament laxity, range of motion of the ankle-foot complex, electromyographic response time of ankle evertors, postural control and muscular torque of ankle invertors and evertors) and extrinsic risk factors (type of shoes worn, use of orthosis, previous injuries while training or competing, and the players’ position). Results During the study period, 18 (19%) athletes suffered unilateral sprains. Multivariate logistic regression analysis gave a final regression with four factors: dominant leg (p=0.161), type of shoes worn (p=0.049), player’s position (p=0.153), and peroneus brevis muscle reaction time (p=0.045). There was an 86.1% probability of an ankle sprain if the athlete had a left dominant leg, wore shoes without vibration dampeners, or played in the small forward, wing/hitter spiker, middle blocker, or opposite spiker positions, and had a peroneus muscle reaction time longer than 80ms. However, only the player’s position was significantly (p=0.046) associated with lesion occurrence. Conclusion The player’s position appeared to be a risk factor in both sports, and this result may help professionals to prevent ankle sprains. Level of Evidence I; High quality randomized clinical trial with or without statistically significant difference but with narrow confidence intervals.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».