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Enregistrement W3003165045 · doi:10.1136/bjsports-2021-ioc.48

051 Implementing a school prevention program to reduce injuries through neuromuscular training (iSPRINT): a cluster-randomized controlled trial

2021· article· en· W3003165045 sur OpenAlexaffabout
Carla van den Berg, Carolyn A. Emery, Sarah A. Richmond, Luz Palacios‐Derflingher, Carly McKay, Patricia K. Doyle–Baker, Megan McKinlay, Clodagh Toomey, Alberto Nettel‐Aguirre, Evert Verhagen, Kathy Belton, Alison Macpherson, Brent Hagel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of AlbertaYork UniversityPublic Health OntarioHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoisson regressionPhysical therapyMedicineRandomized controlled trialRate ratioPsychological interventionPoison controlCluster randomised controlled trialInjury preventionEmergency medicinePopulationConfidence intervalSurgeryInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The effectiveness of neuromuscular training (NMT) programs in preventing injuries in youth sport is well documented, however there is little evidence on NMT programs delivered in school physical education (PE). Objective To assess the effectiveness of iSPRINT, a NMT warm-up implemented in PE classes in reducing injuries and improving performance. Design Cluster-randomized controlled trial. Setting Junior high schools in Calgary, Canada. Patients (or Participants) 1,067 students (12 schools; ages 11–16; 53.7% female). Interventions (or Assessment of Risk Factors) Following a workshop, teachers delivered a 12-week NMT (6 schools) or standard-of-practice (6 schools) warm-up at the beginning of PE classes. Main Outcome Measurements Validated injury surveillance included sport/recreational injuries resulting in time loss from activity or medical attention. Predicted-VO2max, vertical jump, and single-leg eyes-closed dynamic balance on foam pad were measured at baseline and 12-weeks. Multiple multilevel regression analyses (adjusting for previous injury and random effect by school and class) estimated injury incidence rate ratios (IRR) (Poisson regression considering interaction with sex) and mean changes in performance (linear regression). Results iSPRINT was protective against all injuries (IRR=0.543, 95%CI; 0.295–0.998), lower extremity injuries (IRR=0.357, 95%CI; 0.159–0.799) and medically-treated injuries (IRR=0.289, 95%CI; 0.135–0.619) in girls but not boys (IRR=0.866, 95%CI; 0.425–1.766, 1.055, 95%CI; 0.404–2.753, and 0.639, 95%CI; 0.266–1.532; respectively). Mean baseline balance times (seconds) were similar between iSPRINT (7.4, SD+/-2.6) and control participants (6.9, SD+/-2.2). At 12-weeks mean balance time was greater in iSPRINT group (9.1 SD+/-2.6) than control (7.9, SD+/-6.5). The difference in mean change over 12-weeks favoured the iSPRINT group (1.2 seconds, 95%CI; 0.2–2.1). No between group differences were observed for changes in predicted-VO2max or vertical jump. Conclusions An NMT program is effective in reducing injuries in girls and improving dynamic balance in all youth. This research informs the current standard-of-practice warm-up in youth PE. Future research should consider exercise fidelity differences between girls and boys.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,342 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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