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Enregistrement W4310944666 · doi:10.2519/jospt.2022.11526

Who Does Not Respond to Injury Prevention Warm-up Programs? A Secondary Analysis of Trial Data From Neuromuscular Training Programs in Youth Basketball, Soccer, and Physical Education

2022· article· en· W4310944666 sur OpenAlexaff
Anu M. Räisänen, Jean‐Michel Galarneau, Carla van den Berg, Paul Eliason, Lauren C. Benson, Oluwatoyosi B. A. Owoeye, Kati Pasanen, Brent Hagel, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Children's HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBasketballOdds ratioPhysical therapyOddsLogistic regressionInjury preventionPoison controlRandomized controlled trialInternal medicineEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To identify factors associated with nonresponse to neuromuscular training (NMT) warm-up programs among youth exposed to NMT warm-ups. METHODS: This is a secondary analysis of youth (aged 11–18 years) in the intervention groups of 4 randomized controlled trials in high school basketball, youth community soccer, and junior high school physical education. Youth who were exposed to NMT and who sustained an injury during the study were considered nonresponders. Odds ratios (ORs) were based on generalized estimating equations logistic regression controlling for clustering by team/class and adjusted for age, weight, height, balance performance, injury history, sex, and sport (soccer/basketball/physical education). RESULTS: A total of 1793 youth were included. Youth with a history of injury in the previous year had higher odds (OR = 1.64; 95% CI: 1.14, 2.37) of injury during the study, and females were more likely (OR = 1.67; 95% CI: 1.21, 2.31) to sustain an injury than males who were participating in NMT. Age was not associated with the odds of sustaining an injury (OR = 1.10; 95% CI: 0.93, 1.30). Soccer players benefited most from greater adherence, with 81% lower odds of injury (OR = 0.19; 95% CI: 0.06, 0.57) when completing 3 NMT sessions a week compared with 1 session per week. CONCLUSION: Factors associated with nonresponse to an NMT warm-up program were female sex, history of injury during the previous 12 months, and lower weekly NMT session adherence in some sports (soccer). J Orthop Sports Phys Ther 2023;53(2):94–102. Epub: 9 December 2022. doi:10.2519/jospt.2022.11526

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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