Risk Factors for the Development of Shoulder Pain in Elite Sled Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Shoulder pain is one of the most common injuries in adaptive athletes. There are minimal prior studies that investigate shoulder pain prevalence and associated risk factors in sled hockey players. OBJECTIVE: To characterize the prevalence of shoulder pain in elite-level adaptive sled hockey athletes and identify associated risk factors. DESIGN: Cross-sectional observational study. SETTING: 2019 USA Sled Hockey Classic in Chicago, IL from 7 February 2019 to 10 February 2019. PARTICIPANTS: Eighty-two elite sled hockey athletes who participated in a nationally sanctioned sports event. INTERVENTIONS: Not applicable. MAIN OUTCOME MEASURES: The primary outcome of the study was to describe the experience of shoulder pain using player-reported outcomes of pain including: binary (yes/no) pain reporting in the last month, Performance-Corrected Wheelchair User's Shoulder Pain Index (PC-WUSPI) reporting pain in the last week, and Visual Analog Scale (VAS) reporting pain in the last month. Associations were assessed between the measurements of pain and characteristics of participants. RESULTS: Of all participants, 70.5% endorsed shoulder pain in the last month. The average VAS for the past month was 2.13 and average PC-WUSPI for the past week was 15.46. Statistically significant associations were found between endorsement of pain in the last month and specific correlative factors including increased weight (P value .008; odds ratio [OR] 1.04, 95% confidence interval [CI] 1.01-1.07) and increased duration of manual wheelchair use (P-value .002; OR 1.13, 95% CI 1.04-1.22). CONCLUSION: Elite-level sled hockey athletes commonly report experiencing shoulder pain. There is evidence that an elite-level sled hockey player's weight and longer duration of manual wheelchair use are both associated with a greater likelihood for self-reporting shoulder pain rather than number of years of playing the sport.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».