Injury and illness in short-course triathletes: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Determining the incidence and prevalence of injury and illness in short-course triathletes would improve understanding of their etiologies and therefore assist in the development and implementation of prevention strategies. This study synthesizes the existing evidence on the incidence and prevalence of injury and illness and summarizes reported injury or illness etiology and risk factors affecting short-course triathletes. METHODS: This review followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. Studies reporting health problems (injury and illness) in triathletes (all sexes, ages, and experience levels) training and/or competing in short-course distances were included. Six electronic databases (Cochrane Central Register of Controlled Trials, MEDLINE, Embase, APA PsychINFO, Web of Science Core Collection, and SPORTDiscus) were searched. Risk of bias was independently assessed by 2 reviewers using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Two authors independently completed data extraction. RESULTS: The search yielded 7998 studies, with 42 studies eligible for inclusion. Twenty-three studies investigated injuries, 24 studies investigated illnesses, and 5 studies investigated both injuries and illnesses. The injury incidence rate ranged 15.7-24.3 per 1000 athlete exposures, and the illness incidence rate ranged 1.8-13.1 per 1000 athlete days. Injury and illness prevalence ranged between 2%-15% and 6%-84%, respectively. Most injuries reported occurred during running (45%-92%), and the most frequently reported illnesses affected the gastrointestinal (7%-70%), cardiovascular (14%-59%), and respiratory systems (5%-60%). CONCLUSION: The most frequently reported health problems in short-course triathletes were: overuse and lower limb injuries associated with running; gastrointestinal illnesses and altered cardiac function, primarily attributable to environmental factors; and respiratory illness mostly caused by infection.
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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 | 0,048 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».