Achilles Tendon Injury and Seasonal Variation: An Analysis Using Google Trends
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Achilles tendon injury is one of the most common sports-related injuries. Several studies suggest that Achilles tendon injury is associated with seasonal variation. The purpose of this study is to determine the relationship between seasonal variations and Achilles tendon injury through Google Trends (GT) and to evaluate the correlation between GT and actual data. Methods: We identified three articles through PubMed database as control group. The experimental group (GT group) was collected from GT by setting the same conditions as the control group. For GT group, we use the search terms related to the Achilles tendon injury. The exploration period was set from January 1, 2004 to December 31, 2018. Results: There is approximately more than 90% (p 0.05) correlation between GT group and control group. The incidences of Ontario were the highest in the summer. Those of New York and Vancouver were higher in spring compared to those of Ontario. Conclusion: Our study implies that there is significant seasonal variation for Achilles tendon injury. Most of these injuries seem to occur in spring and summer. Also, there is a significant relationship between GT data and actual data. If the data from GT can be analyzed properly, these approach methods will be useful for epidemiological research.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».