Transient injuries are a problem in field hockey: A prospective one‐season cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Injury definitions encompass all physical complaints, medical attention, and time loss. Expressing injury burden in terms of short- and long-term impact on athlete performance may be meaningful for coaches in terms of preparation. Therefore, our aim was to describe transient (symptoms <7 days) and substantial (symptoms ≥7 days) injuries suffered in field hockey throughout the Irish Hockey League (IHL). Following ethical approval, participants were assigned unique accounts to record injuries through a monitoring software. An all physical complaints definition was adopted. Team physiotherapists were contacted weekly to further capture and corroborate details on injuries. Transient and substantial injury classifications were applied. A total of 173 injuries in 14 690 exposure hours (11.8/1000 h) occurred. Incidence of medical attention (n = 119) and time-loss (n = 70) injuries was 8.1/1000 h and 4.8/1000 h. Teams suffered transient injuries every 2.3 weeks (median = 2, IQR = 4) at a rate of 6.3/1000 h and substantial injuries every 2.5 weeks (median = 1.5, IQR = 3.25) at a rate of 5.5/1000 h. The lower back and knee were common transient injuries (7.5%), with the hamstring a common substantial injury (11.6%). Although many field hockey injuries are substantial, transient injuries are equally as frequent. These additional means of classifying injuries inform teams of the injuries that will cause disruption within their squad.
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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) | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».