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Enregistrement W3108336448 · doi:10.1136/bmjsem-2020-000868

Concentric and eccentric isokinetic hamstring injury risk among 582 professional elite soccer players: a 10-years retrospective cohort study

2020· article· en· W3108336448 sur OpenAlexaff
Ricardo Lima Burigo, Robson Dias Scoz, Bruno Mazziotti de Oliveira Alves, Rubens Alexandre da Silva, César Augusto Melo‐Silva, Edgar Ramos Vieira, Rogério Pessoto Hirata, César Ferreira Amorim

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Sport & Exercise Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcentricHamstringEccentricLogistic regressionPhysical therapyMultivariate statisticsMedicineStepwise regressionStatisticsPhysical medicine and rehabilitationMathematicsEngineeringStructural engineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIM: Different authors have tried to correlate the peak isokinetic torque values with the incidence of soccer match injuries. However, due to the wide variety of assessment testing protocols, such an inference becomes difficult. This study aimed to verify the capacity of an isokinetic test to establish injury risk reference values for hamstring strain injuries. METHODS: A retrospective cohort study based on isokinetic data and clinical records from the last 10 years was conducted in 582 Brazilian elite-professional soccer players, who were subjected to the same isokinetic test protocol, machine, and tester. A Multivariate Logistic Regression Analysis for Complex Data Sampling was used to generate injury risk statistical indexes. RESULTS: Multivariate regression analysis of both legs provided important data to identify the cut-off values of Concentric Peak Torque (181.82 Newton/*metres), Concentric Work (236.23 watts) and Concentric Power (130.11 joules). CONCLUSIONS: The injury risk indexes indicate that an increase of just one Newton unit in CPT (Concentric Peak Torque) and CJ (Concentric Power) above those cut-off values, can reduce the risk of future injuries by 2% and 2.7%, respectively.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,322 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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