Influence of playing surface on match injury risk in men's professional rugby union in England (2013–2019)
Notice bibliographique
Résumé
The use of artificial playing surfaces in professional rugby union is growing, but their effect on the injury risk profile remains unclear. The aim of this study was to examine the effect of playing surface on match injury risk in men's professional rugby in England. Six seasons of injury data (2013/14-2018/19) were collected from 15 professional English, men's rugby teams participating in domestic and European competition. The incidence, severity, and burden of match injuries were compared across playing surfaces. The dataset included 3351 injuries from a combined European and domestic data set (separated in to 2 categories; artificial and natural/hybrid surfaces) and 2675 injuries from a domestic only dataset (separated into 3 categories; artificial, hybrid, and natural surfaces). There were no differences in incidence rates between surface types on combined European and domestic match data, but injury burden was significantly greater on artificial (3082 days/1000 h, 95% CI 2847-3337) in comparison with natural/hybrid surfaces (2364 days/1000 h, 95% CI 2277-2454, p < 0.001). These differences were primarily driven by a significantly greater mean severity of hip/groin, and foot/toe injuries on artificial surfaces. This is the largest study to date to examine the relationship between surface type and injury risk in rugby union. The average severity and burden of injuries sustained on artificial surfaces was significantly greater compared with those sustained on hybrid/natural grass surfaces. This study can inform those involved in selection of surface for elite sport, weighing up the positive and negative elements of the varying surface types.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».