Epidemiology And Physical Dysfunction In University Badminton Athletes
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: For developing prevention programs of badminton injuries, epidemiological data on incidence of badminton injuries and physical dysfunction which might cause badminton injuries among badminton athletes should be well investigated. The purposes were to investigate the characteristics of badminton injuries/pain, and then to examine the association between physical function and badminton injuries/pain in university badminton athletes at national tournament level using medical check-ups. METHODS: A questionnaire survey and physical fitness tests of medical check-ups were performed among 51 university badminton athletes (25 males and 26 females) aged 18-22 years. The questionnaire survey asked for basic parameters including gender, age, height, weight, badminton experience, training hours of per day, training days of per week, warm-up, cool-down, and injuries/pain related to badminton. The physical fitness tests comprising of handgrip strength, heel buttock distance, straight leg raising, single leg stance, shoulder internal rotation and external rotation, and trunk flection, extension and rotation, were performed to evaluate physical function. Traumatic injuries, gradual-onset injuries, and pain were defined and assessed. Independent-samples t-test, pair-samples t-test, Mann-Whitney U-test and Wilcoxon’s rank-sum test were used for data analysis. RESULTS: In total, 280 injuries and pain were reported including 29 traumatic injuries, 46 gradual-onset injuries, and 205 pain. Injury incidence rate was 2.14 per 1000 athlete-hours of exposures. Knee was the most common injury site (0.46 per 1000 athlete-hours of exposures), followed by ankle and lower back. Shoulder was the most common pain site (28 cases, 13.7%), followed by lower back and foot. Athletes with present shoulder pain showed significantly greater straight leg raising angles (dominant: 90.7° vs 82.4°, p < 0.05; nondominant: 89.6° vs 81.4°, p < 0.05) and time of nondominant single leg stance (25.6 seconds vs 45.9 seconds, p < 0.05) compared with pain free athletes. CONCLUSIONS: Among university badminton athletes, badminton-associated pain was common, and shoulder was the most common pain site. Greater straight leg raising angle and weak balance ability might be risk factors for shoulder pain.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».