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Enregistrement W2997790698 · doi:10.4085/1062-6050-560-18

Epidemiology of Foot Injuries Using National Collegiate Athletic Association Data From the 2009–2010 Through 2014–2015 Seasons

2020· article· en· W2997790698 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Athletic Training · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMedicineFoot (prosody)Context (archaeology)Injury preventionPhysical therapyEpidemiologyPoisson regressionPoison controlConfidence intervalOccupational safety and healthDemographyPopulationEmergency medicineEnvironmental healthInternal medicinePathologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Researchers analyzing data from the National Collegiate Athletic Association Injury Surveillance Program have not considered the differences in foot injuries across specific sports and between males and females. OBJECTIVE: To describe the epidemiologic differences in rates of overall foot injuries and common injuries among sports and between sexes. DESIGN: Descriptive epidemiology study. SETTING: Online injury-surveillance data from 15 unique sports involving males and females that demonstrated 1967 injuries over 4 821 985 athlete-exposures. PATIENTS OR OTHER PARTICIPANTS: Male and female athletes competing in National Collegiate Athletic Association sports from the 2009-2010 through 2014-2015 seasons. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Foot injury rates (per 10 000 athlete-exposures) and the proportion of foot injuries were calculated for each sport. The effect of sex was calculated using Poisson-derived confidence intervals for 8 paired sports. A risk analysis was performed using a 3 × 3 quantitative injury risk-assessment matrix based on both injury rate and mean days of time loss. RESULTS: Foot injury rates differed between sports, with the highest rates in female gymnastics, male and female cross-country, and male and female soccer athletes. Cross-country and track and field had the highest proportions of foot injuries for both female and male sports. The 5 most common injuries were foot/toe contusions, midfoot injuries, plantar fascia injuries, turf toe, and metatarsal fractures. Only track and field athletes demonstrated a significant sex difference in injury rates, with female athletes having the higher rate. The quantitative injury risk-assessment matrix identified the 4 highest-risk injuries, considering both rate and severity, as metatarsal fractures, plantar fascia and midfoot injuries, and foot/toe contusions. CONCLUSIONS: Important differences were present among sports in terms of injury rates, the most common foot injuries, and the risk (combination of frequency and severity) of injury. These differences warrant further study to determine the mechanisms of injury and target intervention efforts.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,269
Score d'incertitude au seuil0,678

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,254
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,148 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle