Motor performance is not related to injury risk in growing elite-level male youth football players. A causal inference approach to injury risk assessment
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify the causal relation between growth velocity and injury in elite-level youth football players, and to assess the mediating effects of motor performance in this causal pathway. DESIGN: Prospective cohort study. METHODS: We measured the body height of 378 male elite-level football players of the U13 to U15 age categories three to four months before and at the start of the competitive season. At the start of the season, players also performed a motor performance test battery, including motor coordination (Körperkoordinationstest für Kinder), muscular performance (standing broad jump, counter movement jump), flexibility (sit and reach), and endurance measures (YoYo intermittent recovery test). Injuries were continuously registered by the academies' medical staff during the first two months of the season. Based on the causal directed acyclic graph (DAG) that identified our assumptions about causal relations between growth velocity (standardized to cm/y), injuries, and motor performance, the causal effect of growth velocity on injury was obtained by conditioning on maturity offset. We determined the natural indirect effects of growth velocity on injury mediated through motor performance. RESULTS: In total, 105 players sustained an injury. Odds ratios (OR) showed a 15% increase in injury risk per centimetre/year of growth velocity (1.15, 95%CI: 1.05-1.26). There was no causal effect of growth on injury through the motor performance mediated pathways (all ORs were close to 1.0 with narrow 95%CIs). CONCLUSIONS: Growth velocity is causally related to injury risk in elite-level youth football players, but motor performance does not mediate this relation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».