A Systematic Review of the Genetic Predisposition to Injury in Football
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Synthesise genetic association studies investigating injury involving football players to identify which genetic variants have the most empirical evidence to date. Methods A comprehensive search of the PubMed, SPORTDiscus, and MEDLINE databases until March 11th 2022 identified 34 studies. Inclusion criteria: primary investigations, included football players, examined the association of a genetic variant with injury, and were published in English. Risk of bias was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale. A narrative synthesis summarised results. Results There were 33 candidate gene studies and one genome-wide study, with 9642 participants across all studies (range = 43–1311; median = 227). Ninety-nine polymorphisms were assessed within 63 genes. Forty-one polymorphisms were associated with injury once. Three polymorphisms had their specific allelic associations with injury replicated twice in independent cohorts: ACTN3 (rs1815739) XX genotype was associated with an increased susceptibility to non-contact muscle injuries, ACAN (rs1516797) G allele was associated with increased susceptibility to anterior cruciate ligament (ACL) injuries, and VEGFA (rs2010963) CC genotype was associated with an increased susceptibility to ACL and ligament or tendon injuries. However, several methodological issues (e.g., small sample sizes, cohort heterogeneity, and population stratification) are prevalent that limit the reliability and external validity of findings. Conclusion At present, the evidence base supporting the integration of genetic information as a prognostic or diagnosis tool for injury risk in football is weak. Future participation of organisations in international consortia is suggested to combat the current methodological issues and subsequently improve clarity concerning the underlying genetic contribution to injury susceptibility.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle