Association of personal and equipment-related factors on ACL injury risk in alpine skiers with cautious or risk-taking behaviour: A case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Background: In recreational alpine skiing ACL injury risk depends on the interaction of individual characteristics and behaviours as well as on equipment-related factors. Aim: to evaluate if and to what extent personal characteristics and equipment-related parameters are associated with ACL injury risk in cautious and risk-taking recreational alpine skiers. Methods: A retrospective questionnaire-based, case-control study of ACL-injured and uninjured in a cohort of cautious as well as risk-taking recreational skiers was conducted. Participants self-reported their demographics, skiing skill level, and risk-taking behaviour. Ski length, side-cut radius, widths of the tip, waist, and tail were recorded from each participant's skis. Standing heights at the front and rear components of the ski binding were measured with a digital sliding caliper, and a standing height ratio between the front and rear components was calculated. Ski boot sole abrasion at the toe and heel pieces was also measured with the digital sliding caliper. Results: In total, 1068 recreational skiers (50.8% females) with a mean age of 37.8 ± 12.3 years participated, of whom 193 (22.0%) sustained an ACL injury, and 330 (30.9%) participants reported a risk-taking behaviour. Results of the multiple logistic regression analyses revealed that a higher age, a lower skill level, a higher standing height ratio, and greater ski boot sole abrasion at the toe as well as heel pieces were independently associated with an increased ACL injury risk in both the cautious and the risk-taking group. Among cautious skiers, a longer ski length was an additional significant risk factor for sustaining an ACL injury. In conclusion, the same personal and equipment related characteristics contribute to an increase in the ACL injury risk regardless of risk-taking behaviour, with the only difference that longer skis represent an additional risk factor in cautious skiers.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».