Hamstring Strain Injury (HSI) Prevention in Professional and Semi-Professional Football Teams: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Hamstring Strain Injuries (HSIs) are the most common type of lesion in professional footballers and the leading cause of absence days from sports. However, recent studies have shown that high-level football teams apparently do not apply any HSI prevention protocol. The aim of the study was to determine the effect of preventive strategies and protocols in reducing the incidence of hamstring muscle injuries in professional and semi-professional football teams. A literature search of PubMed/MEDLINE, ISI/Web of Science and Scopus databases was conducted with the keywords “hamstring* and (injury* or strain) and prevent* and (soccer or football)”. Quality and bias assessment was completed through the Kennelly modified scale. The Injury Incidence Rate (IIR) and the Incidence Rate Ratio (IRR) were assessed in the statistical analysis. In the meta-analysis, data were extracted, pooled and analysed with “Comprehensive Meta-Analysis Version 3.3.070” software. In total, 8 of the 1017 original search studies met the inclusion criteria of this review. The total exposure of the studies was 170,221.8 h, while the number of HSIs recorded was 165 in the intervention groups and 224 in the control groups. The average score of the quality assessment was 23.6/34. The meta-analysis of six of the eight included studies provided strong evidence that interventions are effective in reducing hamstring injuries. The IRR of the effect size was 0.443, with p-value = 0.001. The studies analysed applied different preventive strategies: the Nordic hamstring exercise, the FIFA 11+ programme and exercises for core stability or balance training. All these interventions proved to have a successful effect on prevention of hamstring injuries.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,037 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».