Adiposity as a Risk Factor for Sport Injury in Youth: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether high or low adiposity is associated with youth sport-related injury. DATA SOURCES: Ten electronic databases were searched to identify prospective studies examining the association between adiposity [body mass index (BMI) or body fat] and a future time-loss or medical attention sport-related musculoskeletal injury or concussion in youth aged 20 years and younger. Two independent raters assessed the quality (Downs and Black criteria) and risk of bias (Joanna Briggs Institute Critical Appraisal Tool). Random-effects meta-analyses were used to calculate pooled odds ratio [95% confidence interval (CI)] of injury. MAIN RESULTS: Of 11 424 potentially relevant records, 38 articles were included with 17 eligible for meta-analyses. In qualitative synthesis, no clear association was identified between adiposity and any sport injury; however, 16/22 studies identified high adiposity as a significant risk factor for lower-extremity injury. Meta-analyses revealed higher BMI in youth with any sport-related injury and lower BMI in youth who developed a bone stress injury (BSI) compared with noninjured controls. The pooled OR (95% CI) examining the association of BMI and injury risk (excluding bone injury) was 1.18 (95% CI: 1.03-1.34). A major source of bias in included articles was inconsistent adjustment for age, sex, and physical activity participation. CONCLUSIONS: Level 2b evidence suggests that high BMI is associated with greater risk of youth sport injury, particularly lower-extremity injury and excluding BSI or fracture. Although pooled mean differences were low, anthropometric risk of injury seems to be dependent on type and site of injury in youth sport.
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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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».