Multicomponent stretching and rubber band strengthening exercises do not reduce overuse shoulder injuries: a cluster randomised controlled trial with 579 handball athletes
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Handball is associated with a high risk of overuse shoulder injury. This study investigated if an injury prevention programme effectively reduces overuse injury to the throwing shoulder of handball athletes. Methods: 61 men's and women's handball teams (u-19 and senior athletes) were cluster-randomised into an intervention and a control group in the 2019-2020 season. Players of the intervention group regularly carried out an injury prevention programme. Both groups documented overuse shoulder injuries via an online questionnaire every second week. The primary endpoint was the prevalence of overuse injury to the throwing shoulder. Secondary endpoints were the influence of compliance on the primary endpoint and intensity of overuse shoulder symptoms measured by a shortened, handball-specific Western Ontario Shoulder Index (WOSI). Results: 31 teams (295 players) in the intervention group and 30 teams (284 players) in the control group were included for analyses. The overall questionnaire response rate was 61%. The average prevalence of overuse shoulder injury did not significantly differ between the intervention group (n=109, 38.4% (95% CI 32.9% to 44.2%)) and the control group (n=106, 35.9% (95% CI 30.7% to 41.6%), p=0.542). Compliance with the intervention programme did not significantly affect overuse shoulder injury (p=0.893). Using generalised estimating equations for WOSI, the estimated mean for the intervention group was 44.6 points (95% CI 42.0 to 47.1) and 47.6 points for the control group (95% CI 44.9 to 50.3, p=0.111). Conclusions: A multicomponent exercise programme using rubber bands and stretching did not significantly reduce the prevalence or symptoms of overuse throwing shoulder injury in handball athletes of both sexes. Randomised controlled study; level of evidence I. Trial registration number: ISRCTN99023492.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».