Injury incidence, characteristics and timing in amateur male rugby union: A prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Rugby union has a high incidence of match injuries. However, there is limited information regarding the incidence and characteristics of match injuries in male amateur players. In particular, there is a lack of information regarding injury rates per match quarter. Investigating this may inform injury prevention strategies. The aim is to determine whether the rate and characteristics of injury vary with match quarter in male amateur rugby union players, regardless of whether the injury resulted in time loss from play. This prospective cohort study recorded and examined the number and characteristics of injuries during match quarters across a season of amateur rugby union. Team match exposure was recorded. Injuries were recorded by a team physiotherapist consistent with Rugby Injury Consensus Group guidelines. Matches were divided into quarters for data analysis, and statistical significance was determined using Chi-square analysis. 127 players sustained 207 injuries across 18 games. The injury incidence was 164 injuries/1000 match hours. There was a significant (p<0.001) difference in the number of injuries between match quarters, with the greatest number in the fourth, followed by the second, third, and first quarter. Forwards had a statistically significant higher rate of injury between quarters. Injury incidence in amateur rugby is higher than previously reported. Injury rates in amateur male rugby increase at the end of each match half, peaking in the fourth quarter. These findings contribute to the understanding of the aetiology of injury in amateur rugby union.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».