Prolonged restricted training, fixture congestion and player rotation: What the COVID-19 pandemic taught us about injury risk in professional collision sport
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The COVID19-induced suspension of the 2019-20 professional England rugby union season resulted in players being exposed to an extended restricted training period, coupled with a congested match schedule once competition resumed. We assessed the impact of these changes on match and training injuries in the final 20-weeks of the season following competition resumption. DESIGN: Epidemiological study. METHODS: The 2019-20 season was compared to the previous three seasons (2016-19). RESULTS: There was no significant difference in the mean incidence, severity and burden of training and match injuries in 2019-20 compared to 2016-19 period mean. The 2019-20 post-suspension mean match injury rate [77/1000 h (95%CIs [confidence intervals]: 67-89)] was comparable to the 2019-20 pre-suspension [93/1000 h (95%CIs: 85-101)] and significantly lower than the 2016-19 equivalent post-suspension period [97/1000 h (95CIs: 90-104) IRR [incidence rate ratio] 0.8 p=0.002]. In the 2019-20 season, there was a significantly higher rate of training injury post-suspension in comparison to pre-suspension [3.8/1000 h (95CIs: 3.3-4.4) vs 2.7/1000 h (95% CIs: 2.5-3.1) IRR 1.4 p=0.005]. There was no significant difference in the overall incidence, severity or burden of injuries sustained in fixtures with shorter (<6 days) turnarounds but there was a significantly higher burden of soft tissue injuries. CONCLUSIONS: This is the first study to assess the effect of restricted training on injury risk in collision sports. Players were at an increased risk of training injury when returning from the suspension, but 10-weeks of preparatory training meant the incidence of match injury was not higher when competition resumed.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».