Injury Burden in Professional European Football (Soccer): Systematic Review, Meta-Analysis, and Economic Considerations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We performed a systematic review and meta-analysis to evaluate the injury burden and the related economic cost in European professional male football players. DATA SOURCES: Multiple database research was performed up to August 5, 2022 (PubMed, EMbase, Scopus, Cochrane Library), including only studies that reported severity in the number of days of absence for each injury, incidence reported in the number of injuries/1000 hours, or reported number of injuries and exposure time and adult male football players, professionals from European clubs. Two reviewers extracted data and assessed paper quality with the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology statement and the Newcastle-Ottawa Scale. MAIN RESULTS: Twenty-two studies have reported incidence, severity, and burden of injuries in professional football. The highest injury burden was found for ligament-joint injuries (37.9 days/1000 hours; 222 397 €/1000 hours) and for muscle injuries (34.7 days/1000 hours; 203 620 €/1000 hours). Injury locations with high burden were knee injuries (34.8 days/1000 hours; 20 4206 €/1000 hours)-mainly anterior cruciate ligament injuries (14.4 days/1000 hours; 84 499 €/1000 h)-followed by thigh injuries (25.0 days/1000 hours; 146 700 €/1000 hours), hamstrings injuries (15.4 days/1000 hours; 90 367 €/1000 hours), hip-and-groin injuries (16.1 days/1000 hours; 94 475 €/1000 hours), primarily adductor muscles injuries (9.4 days/1000 hours; 55 159€/1000 hours), and ankle injuries (13.1 days/1000 h; 76 871 €/1000 hours) with ankle sprains (7.4 days/1000 hours; 43 423 €/1000 hours). CONCLUSIONS: Being exposed to injury risk has serious consequences for individual and club performance and economy. This review identified the most relevant targets in injury management, compared their injury data with reference values, and provided economic evidence when trying to gain buy-in from the key decision makers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».