Incidence and burden of injury at the Tokyo 2020 Paralympic Games held during the COVID-19 pandemic: a prospective cohort study of 66 045 athlete days
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe the epidemiology of injuries at the Tokyo 2020 Paralympic Games, including injuries sustained in the new sports of badminton and taekwondo. METHODS: Injury data were obtained daily via the established web-based injury and illness surveillance system (WEB-IISS; 81 countries, 3836 athletes) and local organising committee medical facilities (81 countries, 567 athletes). Univariate unadjusted incidences (injuries per 1000 athlete days with 95% CIs), injury proportion (IP, %) and injury burden (days lost per 1000 athlete days) are reported. RESULTS: A total of 4403 athletes (1853 women, 2550 men) from 162 countries were monitored prospectively during the 3-day pre-competition and 12-day competition periods (66 045 athlete days). 386 injuries were reported in 352 athletes (IP=8.0%) with an incidence of 5.8 per 1000 athlete days (95% CI 5.3 to 6.5). Football 5-a-side (17.2), taekwondo (16.0), judo (11.6) and badminton (9.6) had the highest incidence. There was a higher incidence of injuries in the pre-competition period than in the competition period (7.5 vs 5.4; p=0.0053). Acute (sudden onset) injuries and injuries to the shoulder (0.7) and hand/fingers (0.6) were most common. Injury burden was 10.9 (8.6-13.8), with 35% of injuries resulting in time loss from training and competition. CONCLUSION: Compared with previous Paralympic Games, there was a reduction in injury incidence but higher injury burden at the Tokyo 2020 Paralympic Games. The new sports of taekwondo and badminton had a high injury incidence, with the highest injury burden in taekwondo, compared with other sports. These findings provide epidemiological data to inform injury prevention measures for high-risk sports.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».