The Epidemiology of Youth Sport-Related Shoulder Injuries: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Youth around the globe place their shoulders at risk for injury when participating in sports. Shoulder injuries may vary in severity, produce the potential for time-loss from sport, and result in functional disability. We sought to explore sport-related shoulder injuries in youth by identifying injury rates, risk factors, injury mechanisms, and injury prevention strategies. Methods: All relevant full-text articles were identified by searching MEDLINE, EMBASE, CINAHL, Sport Discus, and the Cochrane Controlled Trials Registry. No date restrictions were used. All full-text studies reporting original research describing sport-related shoulder injury among female and/or male youth from 5 to 18 years old were included. Results: Of 3,889 studies screened, 97 described shoulder injury in youth sports. Shoulder injuries were identified in 24 unique sports. The median seasonal prevalence of shoulder injury was 10.9% (range 1.2-28.2%). The most common injury mechanisms identified were contacted with another player, contact with the playing environment, and falling to the ground. Risk factors for shoulder injury identified were side-to-side strength imbalances, weak external rotator muscles, and scapular dyskinesia. One study evaluated a successful training strategy to prevent shoulder injuries, but two other interventions demonstrated no effect. Conclusions: Sport-related shoulder injuries are prevalent among youth athletes. Injury risk factors identified included modifiable intrinsic factors such as strength, range of motion, and training load. The most common injury mechanism was direct contact with either another person or an object in the playing environment. Innovative shoulder-specific strategies are needed to reduce shoulder injuries in this population. Trial Registration: PROSPERO ID: CRD42020189142.
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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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».