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Enregistrement W4380027853 · doi:10.1016/j.jisako.2023.03.420

The Impact of Covid-19 Pandemic Restrictions on the Incidence of Stress Reactions and Fractures Among Division 1 NCAA Athletes

2023· article· en· W4380027853 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of ISAKOS Joint Disorders & Orthopaedic Sports Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Quarter (Canadian coin)LeaguePhysical therapyMortality rateEtiologyDemographySurgeryDiseaseGeographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Female cross country athletes had lower rates of bony injury in the immediate post-COVID season while male swimmers had higher rates.Data: Background: The spread of the coronavirus disease 2019 in February and March of 2020 led to the cancellation of major athletic leagues and sporting events worldwide.In the Pac-12 conference, competitions were cancelled from March to November 2020.While prior studies in professional athletes have shown an increased rate of stress injuries and fractures after long periods of detraining, no studies have explored the impact of such a long period of detraining on college athletes.This study aimed to compare the rate and characteristics of bony injuries among NCAA Division 1 athletes before and after the COVID-19 associated suspension of intercollegiate athletics (CASIA).Methods: The Pac-12 Sports Injury Research Archive contains all injuries that take place during official NCAA competitions or practices.This database was queried for all in-season, sport-related bony injuries (defined as all stress reactions and fractures) that occurred across all sports from January 2016 to June 2021.The bony injury rate per 1,000 athlete exposure hours (AEH) was calculated and compared between the immediate post-CASIA season and historic rates from pre-CASIA seasons (2016)(2017)(2018)(2019).Injury etiology, timing of onset, severity, rate of procedural intervention, injury mechanism (contact versus non-contact), and likelihood of injury during the 4th quarter of competition (final 25% of competition) was also compared between the pre-and post-CASIA time periods.Results were stratified by gender and sport.Results: A total of 781 bony injuries across 23 sports were identified.For the majority of sports, there was no significant difference in bony injury incidence rate between the pre-and post-CASIA time periods.However, female cross-country runners, the athlete demographic with the highest historic rate of bony injury pre-CASIA at 0.57 injuries per 1000 AEH, demonstrated a significantly lower bony injury incidence rate in the post-CASIA season (Incidence Rate Ratio (IRR) 0.43, 95% confidence interval 0.21-0.85).On the other hand, male swimming athletes were found to have a statistically significant increase in bony injury rate from 0.01 to 0.09 injuries per 1000 AEH between the pre-and post-CASIA time periods.Across all sports, the proportion of bony injuries attributed to a repetitive trauma mechanism increased from 14% pre-CASIA to 26% post-CASIA while the proportion of these injuries attributed to a running mechanism decreased from 43% pre-CASIA to 29% post-CASIA (p¼0.011).Conclusion: Across all sports, there was no consistent trend towards increased rates of bony injury in the immediate post-CASIA season.However, female cross country runners demonstrated lower rates of bony injury in the post-CASIA season while male swimmers demonstrated higher rates.Furthermore, bony injuries in the post-CASIA season were more likely to be the result of repetitive trauma and less likely to be from running.These findings demonstrate that the pandemic had a variable impact on athletes from different sports, emphasizing the importance of implementing return to sport protocols that reflect the sport-specific effects of detraining.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,119

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,319 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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