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Enregistrement W3090571064 · doi:10.1002/pmrj.12503

An Updated Review of the Epidemiology of Swimming Injuries

2020· review· en· W3090571064 sur OpenAlexfundno aff
Alfonso Trinidad, Higinio González‐García, Alejandro López‐Valenciano

Notice bibliographique

RevuePM&R · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Olympic CommitteeMcGill UniversityJohns Hopkins University
Mots-clésEpidemiologyMedicineObservational studySystematic reviewMEDLINEPhysical therapyInjury preventionIncidence (geometry)Data collectionPoison controlPhysical medicine and rehabilitationMedical emergencyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To carry out a systematic review to update the scientific evidence on the incidence and prevalence of injuries in the swimming discipline, as well as the location, type, and mechanism of the injuries, and to assess whether studies are meeting methodological recommendations for data collection and injury surveillance. TYPE: Analytical-Systematic review. LITERATURE SURVEY: The databases of PubMed and Sportdiscus were used to search for studies that describe the epidemiology of injuries in adult swimmers between 2010 and March 2020. METHODOLOGY: Of the 864 articles identified, 14 studies were finally included in this review. The methodological quality of the studies was analyzed with the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) scale and Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines were followed. SYNTHESIS: The results showed a high prevalence of shoulder, knee, and lower back injuries among swimmers due to overuse. These injuries were mainly short-term tendon muscles; there were reported data differences between genders. CONCLUSIONS: Despite the publication of an injury surveillance single and multisport events document and a consensus on data collection and injury surveillance in swimming, there are huge methodological limitations that do not allow firm conclusions. As such, more epidemiological studies following guidelines for data collection and injury surveillance are needed to establish differences by gender, age group, and swimming stroke.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,864
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
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)0,0010,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,356 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations41
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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