Mesures de suivi longitudinal au hockey professionnel : associations avec l’incidence de blessures
Notice bibliographique
Résumé
Les blessures représentent un enjeu important au hockey professionnel, considérant qu’elles peuvent affecter la carrière des joueurs et la performance des équipes. Le suivi de la charge d’entraînement est fort utilisé récemment pour tenter d’optimiser la prévention de blessures. Les différents types de variables qui sont collectées et les méthodes de suivi qui ont été examinées dans la littérature scientifique seront présentés dans ce mémoire. À partir de ces informations, l’objectif sera d’étudier la relation entre les variations de charge externe, de bien-être et de traitement avec le risque de blessure en examinant les distributions et les variations observées du ratio aigu:chronique (A:C) dans les mesures de la charge d’entraînement chez les joueurs de hockey professionnels au cours d’une saison. Les données recueillies et analysées dans le cadre de ce mémoire montrent que les ratios A :C pour la douleur et les traitements étaient significativement associés à la période aiguë pré-blessure. En effet, une augmentation de 0.1 du A:C pour les traitements augmente la probabilité d’être en période aiguë pré-blessure de 1.6 fois, tandis qu’une augmentation de 0.1 du ratio A :C pour la douleur diminue la probabilité de 1.3 fois. Ces résultats renforcent l’importance d’un suivi étroit de l’athlète ainsi que d’une communication continue et régulière du personnel de soutien avec l’équipe d’entraîneurs, sachant que de petites variations dans les changements de douleurs perçues et du nombre de traitements peuvent être associées à la probabilité que l’athlète soit en période aiguë pré-blessure.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».