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Enregistrement W3217477982 · doi:10.1136/bjsports-2021-ioc.86

090 Joint hypermobility in athletes is associated with shoulder injury and shoulder pain: a systematic review and meta-analysis

2021· review· en· W3217477982 sur OpenAlexaffabout
Behnam Liaghat, Julie Rønne Pedersen, Jonas Bloch Thorlund, Birgit Juul‐Kristensen, Carsten Bogh Juhl

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueConnective tissue disorders research
Établissements canadiensCanadian Memorial Chiropractic College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJoint hypermobilityHypermobility (travel)MedicineAthletesPhysical therapyMeta-analysisOdds ratioPhysical medicine and rehabilitationInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Joint hypermobility in athletes is associated with increased risk of knee injuries, but currently it is unclear if joint hypermobility is associated with increased risk of shoulder injuries. Objective To assess the association between joint hypermobility and shoulder injuries in athletes. Design Systematic review and meta-analysis. Odds ratios (OR) for having shoulder injuries in exposed (joint hypermobility) athletes compared with non-exposed (without joint hypermobility) athletes were estimated using a random effects meta-analysis. We performed subgroup analyses to explore the effect of sex, type of sport, sports level, study type, risk of bias, and exposure definition (generalised joint hypermobility (GJH) or shoulder joint hypermobility). Risk of bias was assessed using Newcastle-Ottawa Scale, and overall quality of evidence using Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation. Setting Recreational and elite sports settings or military settings. Patients (or Participants) Athletes (all sports) and military personnel above 16 years of age. Interventions (or Assessment of Risk Factors) Exposure: GJH or shoulder joint hypermobility. Main Outcome Measurements Acute shoulder injury or activity-related shoulder pain. Results In total, 2,496 participants (31.9% females, mean age 19.9 years) from seven studies were included. Athletes with joint hypermobility were more likely to have shoulder injuries (OR = 3.41, 95% CI 1.88, 6.21, I2 = 71.5%) than athletes without joint hypermobility. Exposure definition had large impact on estimates (GJH, OR = 1.97, 95% CI 1.32, 2.94; shoulder joint hypermobility, OR = 6.79, 95% CI 3.91, 11.80; p=0.002), while remaining subgroup analyses showed no differences. The overall quality of evidence was low. Conclusions We found 3-fold higher odds of shoulder injuries among athletes with joint hypermobility compared with non-exposed athletes. Due to low quality of evidence, future research may change the effect estimate. These findings highlight the need for prevention of shoulder injuries in athletes with joint hypermobility.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,031
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,282 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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