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Enregistrement W4387472328 · doi:10.1519/jsc.0000000000004606

Associations Between Rank, Sex, and Parity With Musculoskeletal Injuries Sustained During Annual Military Physical Fitness Test

2023· article· en· W4387472328 sur OpenAlexaffabout
Chris M. Edwards, Danilo Fernandes da Silva, Jessica L. Puranda, Sara C. S. Souza, Kevin Semeniuk, Kristi B. Adamo

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Strength and Conditioning Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Performance
Établissements canadiensBishop's UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParity (physics)MedicineConfidence intervalOdds ratioPhysical fitnessMusculoskeletal injuryDemographyPhysical therapyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT: Edwards, CM, da Silva, DF, Puranda, JL, Souza, SCS, Semeniuk, K, and Adamo, KB. Associations between rank, sex, and parity with musculoskeletal injuries sustained during annual military physical fitness test. J Strength Cond Res 38(2): 367-373, 2024-Musculoskeletal injuries pose a significant threat to the well-being of military personnel. Attempts to use physical employment standard test results as predictors of injury are underway, but little is known about injuries sustained during the tests. This study sought to identify body regions most likely to be reported as injured during the annual Canadian Armed Forces (CAF) physical fitness evaluation. In addition, sex, rank, and parity status are explored as possible associated factors for injury. A total of 1,796 actively serving CAF members were categorized by sex (1,030 male participants; 766 female participants), rank (1,142 Non-Commissioned Members [NCM]; 638 Officers), and parity (314 parous female participants; 435 nulliparous female participants). Sex, rank, and parity were associated with body regions reportedly injured during an annual CAF fitness assessment (significance p ≤ 0.05). When compared with male participants, female participants were more likely to be injured {aOR: 1.797 (95% [confidence interval] CI: 1.45-2.23)} and more prone to injury of the wrist (adjusted odds ratio [aOR]: 1.933 [95% CI: 1.20-3.12]), hip (aOR: 3.445 [95% CI: 2.07-5.728]), or lower back (aOR: 1.55 [95% CI: 1.18-2.04]). Non-Commissioned Members were more likely to injure the neck (aOR: 2.14 [95% CI: 1.18-3.88]) or shoulder (aOR: 2.03 [95% CI: 1.31-3.15]), when compared with Officers. Parous female participants reported pelvis/abdomen injury at a higher rate than the nulliparous group (5 vs. 1.7%, p = 0.019). Injuries sustained during an annual CAF fitness assessment differ based on sex, rank, and parity. Canadian Armed Forces female participants, NCM, and parous female participants may require specific physical fitness support in preparation for the annual physical fitness test.

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)0,004
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,401 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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