The Association Between Running Injuries and Training Parameters: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To synthesize the current evidence on the incidence of running-related injuries (RRIs) and their association with training parameters (distance, duration, frequency, intensity), as well as recent changes in training parameters. DATA SOURCES: Searches were conducted in MEDLINE/Ovid, CINAHL, Embase, and SPORTDiscus from their inception through July 7, 2020. STUDY SELECTION: Included articles had to report prospective data on RRIs and training parameters or any changes in parameters and be published in English or French. Two reviewers independently screened the titles, abstracts, and full texts. DATA EXTRACTION: Two independent raters performed data extraction and quality assessment using QualSyst, a quality appraisal tool. DATA SYNTHESIS: A total of 36 articles that involved 23 047 runners were included. Overall, 6043 runners (26.2%) sustained an RRI (incidence range = 8.8%-91.3%). The incidence of RRI was 14.9% in novice runners (range = 9.4%-94.9%), 26.1% in recreational runners (range = 17.9%-79.3%), and 62.6% in competitive runners (range = 52.6%-91.3%). The 3 most frequently injured body parts were the knee (25.8%), foot/ankle (24.4%), and lower leg (24.4%). Overall, evidence about the association between weekly running distance, duration, frequency, intensity, or specific changes in training parameters and the onset of RRIs was conflicting. CONCLUSIONS: Despite high rates of RRIs, current evidence does not consistently link RRIs with specific training parameters or recent changes in training parameters. Therefore, caution should be taken when recommending optimal parameters or progressions. Given the multifactorial nature of RRIs, future studies also need to consider the interactions between training parameters as well as psychosocial, hormonal, lifestyle, and recovery outcomes to better understand the onset of RRIs.
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 | 0,013 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 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 ».