Peer Review #2 of "Effects of functional correction training on injury risk of athletes: a systematic review and meta-analysis (v0.1)"
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundWe explored functional correction training using the Functional Movement Screen (FMS™) tool.We also analyzed the effects of training on the injuries of athletes in a systematic review and metaanalysis of non-randomized clinical trials. MethodologyWe collected twenty-four articles from PubMed, CENTRAL, Scopus, ProQuest, Web of Science, EBSCOhost, SPORTDiscus, Embase, WanFang, and CNKI that were published between January 1997 to September 2020.Articles were selected based on the following inclusion criteria: randomized and non-randomized controlled trials, studies with functional correction training screened by FMS™ as the independent variable, and studies with injury risk to the athlete as the dependent variable.Data conditions included the sample size, mean, standard deviation, total FMS™ scores, number of injuries, and asymmetry movement patterns after interventions in the experimental and control groups.Exclusion criteria included: conference abstracts, cross-sectional studies, articles with retrospective study design. ResultsTwelve non-randomized trials were included in the meta-analysis.The injury risk ratio of athletes after functional correction training was 0.39 RR (95% confidence interval [CI], 0.24-0.65;Z=-3.57;P=0.0003; I²=0.0%).Functional correction training was found to reduce injury risk by 60% in the experimental groups when compared with the control groups.Functional correction training improved the total FMS™ scores of athletes by 1.72 MD (95% CI, 1.50-1.93;Z=15.53;P<0.0001;I 2 =2.6%), indicating an improvement of athletes' functional patterns.Conclusion Grade B evidence indicates that functional correction training based on FMS™ may improve the functional patterns of athletes and Grade D evidence indicates that it may reduce the risk of sports injury.However, the true effect is likely to be different from the estimate of the effect.Therefore, further studies are needed to explore the influence of functional correction training on the injury risks of athletes.Protocol registration: CRD42019145287.
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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 | 0,036 | 0,179 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,093 | 0,012 |
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 ».