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Enregistrement W3216315701 · doi:10.1136/bjsports-2021-ioc.278

303 Injury burden and characteristics in aesthetic sports among high school adolescents

2021· article· en· W3216315701 sur OpenAlexaffabout
Sheila Downie, Amanda M. Black, Paul Eliason, Carolyn A. Emery, Sarah Kenny

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesPhysical therapyDanceMedicineInjury preventionPoison controlPsychologyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Aesthetic sports require athletes to showcase extreme flexibility, aerial maneuvers and perform hard surface landings that may increase injury risk. However, very few studies have examined injury risk in this population. Objectives To identify aesthetic sport injury prevalence among high school students and to describe the type, location and severity of injury in adolescents who practice aesthetic sports. Design Cross-sectional study. Setting High schools in Calgary area, Canada. Participants Adolescent students (n=2029; 958 male, 1048 female, 23 identified ‘other’; ages 14–19 year) from 24 high schools. Assessment of Risk Factors Self-reported participation in aesthetic sport (i.e., gymnastics, dance, figure skating) in previous one-year (based on top three sports for participation). Main Outcome Measurements Self-reported injury (time loss/medical attention), type, anatomical location, and severity. Proportions [95% confidence intervals (CI)] were adjusted for cluster by school. Results Among the 2029 students who completed the question about sport participation, 15% (302/2029) participated in aesthetic sports (282 female, 20 males; dance (247/302; 82%), gymnastics (50/302; 16%), figure skating (22/302; 7%). In the previous one-year, 74 females (26.2%; 95% CI, 20.8–32.6) and 2 males (10.0%; 95% CI, 2.6–31.2) listed aesthetic sport injury as the most severe. Ankle (26.3%; 95% CI, 17.5–37.6), knee (25.0%; 95% CI, 16.4–36.2), and back (9.2%; 95% CI 4.4–18.4) were the most common injury sites. Ligament sprains (22.7%; 95% CI 14.4–33.7), muscle strains (14.7%; 95%CI 8.2–24.9), and fractured bones (12.0%; 95% CI 6.3–21.8) were most common injury types. Medical attention injury rate was 20.5/100 athletes/year and time-loss >7 days injury rate was 11.9/100 athletes/year. Conclusions Aesthetic sport participation and injury rates among high school students are high. The most serious injuries reported were lower extremity injuries with a greater proportion of females reporting aesthetic sport injuries than males. Future research should focus on mitigation of lower extremity injuries among these high-risk aesthetic 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)0,000
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 enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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