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Enregistrement W4376642672 · doi:10.1007/s40279-023-01826-z

Injury Rates, Mechanisms, Risk Factors and Prevention Strategies in Youth Rugby Union: What’s All the Ruck-Us About? A Systematic Review and Meta-analysis

2023· review· en· W4376642672 sur OpenAlexafffund
Stephen West, Isla Shill, Stuart Bailey, Reid A. Syrydiuk, Alix Hayden, Debbie Palmer, Amanda M. Black, Brent Hagel, Keith Stokes, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Olympic CommitteeCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaHotchkiss Brain Institute, University of Calgary
Mots-clésConcussionMeta-analysisMedicineInjury preventionPoison controlSports medicineSuicide preventionDemographySystematic reviewOccupational safety and healthPhysical therapyMEDLINEEnvironmental healthInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rugby Union is a collision team sport played globally. Despite this, significant concerns have been raised regarding the sport's safety, particularly in youth players. Given this, a review of injury rates, risk factors and prevention strategies is required across different youth age groups as well as in males and females. OBJECTIVE: The objective of this systematic review (SR) and meta-analysis was to investigate injury and concussion rates, risk factors and primary prevention strategies in youth rugby. METHODS: To be included, studies were required to report either rates, risk factors or prevention strategies in youth rugby and to have a randomised controlled trial, quasi-experimental, cohort, case control, or ecological study design. Exclusion criteria included non-peer-reviewed grey literature, conference abstracts, case studies, previous systematic reviews and studies not written in English. Nine databases were searched. The full search strategy and list of sources are available and pre-registered on PROSPERO (Ref: CRD42020208343). Each study was assessed for risk of bias using the Downs and Black quality assessment tool. Meta-analyses were conducted using a DerSimonian Laird random effect model for each age group and sex. RESULTS: Sixty-nine studies were included in this SR. The match injury rates (using a 24-h time-loss definition) were 40.2/1000 match hours (95% CI 13.9-66.5) in males and 69.0/1000 match hours (95% CI 46.8-91.2) in females. Concussion rates were 6.2/1000 player-hours (95% CI 5.0-7.4) for males and 33.9/1000 player-hours (95% CI: 24.1-43.7) for females. The most common injury site was lower extremity (males) and the head/neck (females). The most common injury type was ligament sprain (males) and concussion (females). The tackle was the most common event associated with injury in matches (55% male, 71% females). Median time loss was 21 days for males and 17 days for females. Twenty-three risk factors were reported. The risk factors with the strongest evidence were higher levels of play and increasing age. Primary injury prevention strategies were the focus of only eight studies and included law changes (n = 2), equipment (n = 4), education (n = 1) and training (n = 1). The prevention strategy with the most promising evidence was neuromuscular training. The primary limitations included a broad range of injury definitions (n = 9) and rate denominators (n = 11) used, as well as a limited number of studies which could be included in the meta-analysis for females (n = 2). CONCLUSION: A focus on high-quality risk factor and primary prevention evaluation should be considered in future studies. Targeting primary prevention and stakeholder education remain key strategies in the prevention, recognition and management of injuries and concussions in youth rugby.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations40
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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