Epidemiology of injuries in male and female youth football players: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To conduct a systematic review and meta-analysis of epidemiological data of injuries in male and female youth football players. METHODS: Searches were performed in MEDLINE/PubMed, Web of Science, Cochrane Library, and SPORTDiscus databases. Studies were considered if they reported injury incidence rate in male and female youth (≤19 years old) football players. Two reviewers (FJRP and ALV) extracted data and assessed trial quality using the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement and the Newcastle Ottawa Scale. The Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation approach determined the quality of evidence. Studies were combined using a Poisson random effects regression model. RESULTS: Forty-three studies were included. The overall incidence rate was 5.70 injuries/1000 h in males and 6.77 injuries/1000 h in females. Match injury incidence (14.43 injuries/1000 h in males and 14.97 injuries/1000 h in females) was significantly higher than training injury incidence (2.77 injuries/1000 h in males and 2.62 injuries/1000 h in females). The lower extremity had the highest incidence rate in both sexes. The most common type of injury was muscle/tendon for males and joint/ligament for females. Minimal injuries were the most common in both sexes. The incidence rate of injuries increased with advances in chronological age in males. Elite male players presented higher match injury incidence than sub-elite players. In females, there was a paucity of data for comparison across age groups and levels of play. CONCLUSION: The high injury incidence rates and sex differences identified for the most common location and type of injury reinforce the need for implementing different targeted injury-risk mitigation strategies in male and female youth football players.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,028 | 0,069 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».