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Enregistrement W3212030091 · doi:10.1177/19417381211056301

Age of Early Specialization, Competitive Volume, Injury, and Sleep Habits in Youth Sport: A Preliminary Study of US Youth Basketball

2021· article· en· W3212030091 sur OpenAlexaff
Peter Meisel, John P. DiFiori, Jean Côté, Joseph Nguyen, Joel S. Brenner, Robert M. Malina, Ed Ryan, Arne Güllich

Notice bibliographique

RevueSports Health A Multidisciplinary Approach · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Center for Research Resources
Mots-clésBasketballPsychologyFeelingClubYouth sportsAthletesElitePhysical therapyMedicineSocial psychologyGeographyPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Concerns for youth sports in the United States often focus on early sport specialization, overemphasis on competition, injuries, and burnout. Little research has addressed relationships among the preceding and other concerns, including time away from organized sport, sleep, and perceptions of physical and psychological well-being. HYPOTHESIS: There is an association between reported competitive gameplay volume and specialization, injury, and fatigue among elite youth basketball players. STUDY DESIGN: Cross-sectional study; convenience sample. LEVEL OF EVIDENCE: Level 4. METHODS: An anonymous questionnaire was administered to a convenience sample of youth basketball players between 13 and 18 years of age from across the United States. Participants were queried about multiple factors, including the extent of their participation in organized basketball and other sports, time away from organized basketball, injury, sleep, and feelings of exhaustion related to basketball participation. RESULTS: A total of 772 participants (145 girls, 627 boys) completed a survey. All participants played for a select or elite club basketball team and/or a high school basketball team. Overall, 49% played more than 50 games within the past year. A total of 73% were specialized in basketball, 58% prior to age 14 years, and 35% prior to age 11 years. In all, 70% reported less than 1 month away from organized basketball within the past year, and 28% reported no time away. A total of 54% reported sleeping less than the recommended 8 hours each night during the school year. Within the prior year, 55% reported feeling physically exhausted and 45% reported feeling mentally exhausted from basketball. Regression analysis did not find any significant relationships between early specialization prior to age 14 years and basketball-related injury or feelings of mental or physical exhaustion. CONCLUSION: In this select group of youth basketball players, the majority specialized in basketball prior to age 14 years and reported a large number of competitive events with little time away from organized basketball. CLINICAL RELEVANCE: The results from a sample of highly competitive youth basketball players indicate issues that warrant further attention and research regarding the potential impact of specialization, frequent competitions, lack of time away from organized sport, and perceptions of well-being in young athletes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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