Epidemiology of Injuries in Men’s Professional and Amateur Football (Part I)
Notice bibliographique
Résumé
Background (1): Football is the most popular sport among men, associated with a certain risk of injury, which leads to short- and long-term health consequences. While the injury profile of professional footballers is known, little is known about the injury profile of amateur footballers; amateur football is a major and diverse area, the development of which should be a priority for football associations around the world and UEFA. The aim of this study was to perform a systematic review of epidemiological literature data on injuries in professional and amateur football players belonging to certain leagues. Methods (2): A systematic review according to the PRISMA guidelines was performed until June 2023 in the databases PubMed, Web of Science, Google Academic, Google Scholar, and Diva portal. Forty-six studies reporting injury incidence in professional and amateur men's football were selected and analyzed. Two reviewers independently extracted data and assessed study quality using an adapted version of the Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement and the Newcastle Ottawa Scale (NOS) to assess risk of bias for the quality of external validity. Results (3): The overall incidence of injuries in professional male football players was 7.75 ± 2.28, 95% confidence interval, injuries/1000 h of exposure and that of amateur football players was 7.98 ± 2.95, 95% confidence interval, injuries/1000 h of exposure. The incidence of match injuries (30.64 ± 10.28, 95% confidence interval, injuries/1000 exposure hours) was 7.71 times higher than the training injury incidence rate (3.97 ± 1.35, 95% confidence interval, injuries/1000 h) in professional football players and 5.45 times higher in amateurs (17.56 ± 6.15 vs. 3.22 ± 1.4, 95% confidence interval, injuries/1000 h). Aggregate lower extremity injuries had the highest prevalence in both categories of footballers, being 83.32 ± 4.85% in professional footballers and 80.4 ± 7.04% in amateur footballers: thigh, ankle, and knee injuries predominated. Conclusions (4): Professional and amateur football players are at substantial risk of injury, especially during matches that require the highest level of performance. Injury rates have implications for players, coaches, and sports medicine practitioners. Therefore, information on football injuries can help develop personalized injury risk mitigation strategies that could make football safer for both categories of football players. The current findings have implications for the management, monitoring, and design of training, competition, injury prevention, especially severe injury, and education programs for amateur football players.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».