Epidemiology and Risk Factors of Table-Tennis-Related Injuries: Findings from a Scoping Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives: Table tennis represents one of the fastest ball games in the world and, as such, is characterized by unique physiological demands. Despite its popularity, there is a dearth of data related to table-tennis-related risk factors and injuries. Therefore, the present review was conducted to fill in this gap of knowledge. Material and Methods: The present review was designed as a scoping review. Eleven online databases were searched with no language/date limitations. Results: Forty-two investigations were retained in the present review. These studies indicated that tenosynovitis, benign muscle injuries, strains, and sprains were the most common injury types. In order, the most commonly affected anatomical regions were the lower limb, shoulder, spine, knee, upper limb, and trunk. When comparing the injury occurrence between training and competition, the results were contradictory. National/international athletes had higher indices of injury than regional players, even though other investigations failed to replicate such findings. According to some scholars, there was a difference between female and male athletes: in females, more injuries involved the upper limbs when compared to men who had more injuries to the lower limbs, while other studies did not find differences in terms of gender. Conclusions: Table tennis is generally considered at lower risk for injuries than other sports. However, the present scoping review showed that injuries can occur and affect a variety of anatomic regions. Sports scientists/physicians could utilize the information contained in the current review for devising ad hoc programs to adopt an effective/appropriate prevention strategy and to monitor table tennis players’ training load and to achieve maximal fitness, as these will reduce the risk of injuries. However, most of the studies included in our scoping review are methodologically weak or of low-to-moderate evidence, being anecdotal or clinical case reports/case series, warranting caution when interpreting our findings and, above all, further high-quality research in the field is urgently needed.
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,023 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».