Prevalence and mechanisms of injuries in water polo: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To summarise the information available in the literature on the prevalence of injuries in water polo and injury risk factors. METHODS: Protocol was registered on Open Science Framework. MEDLINE, CINAHL, Embase and SPORTDiscus databases were searched for keywords relating to water polo and injuries on 3 February 2021. References were searched for additional studies. Only original research papers in English or French were included, and studies without an injured group were excluded. A data extraction file was made based on the Cochrane Collaboration recommendations. Study quality was evaluated with the Newcastle-Ottawa scales for cohorts and a modified version for cross-sectional studies. RESULTS: The initial search yielded 581 articles, with 5 more added from reference lists, but only 41 remained after removing duplicates and applying inclusion/exclusion criteria. Thirty-one articles identified the head, fingers and shoulders as the most common sites of injury. Ten articles on mechanism of injury focused mainly on the shoulder, with degenerative changes, posture, scapular alignment, strength, flexibility and overhead shooting kinematics as the main injury risk factors. Publication types included cohort studies, cross-sectional studies, and one case series. CONCLUSIONS: Most traumatic injuries affect the hands and the head from unexpected contact with the ball or opponents. Conversely, training injuries seem to affect mainly the shoulder area. Low level evidence suggests a correlation between shoulder injuries and lack of strength or flexibility as well as large volumes of overhead throwing. Further prospective research is needed to investigate risk factors for other body areas.
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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 | 0,008 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,018 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».