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Enregistrement W4394747179 · doi:10.1007/s40279-024-02014-3

Injury in Starting and Replacement Players from Five Professional Men’s Rugby Unions

2024· article· en· W4394747179 sur OpenAlexaff
Simon Roberts, Keith Stokes, Sean Williams, Simon Kemp, Matt R. Cross, Isabel S. Moore, Charlotte Leah Bitchell, Prabhat Mathema, Kenneth L. Quarrie, Warren McDonald, Lauren V. Fortington, Eduardo Rubio del Castillo, Clint Readhead, Nicola Sewry, Éanna Falvey, Ross Tucker

Notice bibliographique

RevueSports Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesWorld Rugby
Mots-clésIncidence (geometry)MedicineSports medicineInjury preventionMatch playConfidence intervalRelative riskPoison controlPhysical therapyRate ratioWelshOccupational safety and healthDemographyEmergency medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The aim of this study was to compare the incidence, severity, and burden of injury in starting and replacement players from professional men's teams of five rugby unions. METHODS: Match injuries of greater than 24 h time-loss (including data on the severity, match quarter, event, body region) and player minutes of match exposure data were collated for all starting and replacement players in the men's English Premiership, Welsh Pro14 (both 2016/17-2018/19 seasons), and Australian, New Zealand, and South African Super Rugby (all 2016-2018 seasons) teams. Injury incidences and mean injury burden (incidence × days missed) were calculated, and rate ratios (RRs) (95% confidence intervals [CIs]) were used to compare injury incidence and burden between starting (reference group) and replacement players. RESULTS: Overall injury incidence was not different between starters and replacements for all injuries (RR = 0.98, 95% CI 0.88-1.10), nor for concussions (RR = 0.85; 95% CI 0.66-1.11). Mean injury burden was higher for replacement players (RR = 1.31, 95% CI 1.17-1.46). Replacement injury incidence was lower than the starters in the third (RR = 0.68, 95% CI 0.51-0.92) and fourth (RR = 0.78, 95% CI 0.67-0.92) match quarters. Injury incidence was not different between starters and replacements for any match event or body region, but compared with starters, replacements' injury burden was higher in lower limbs (RR = 1.24, 95% CI 1.05-1.46) and in the tackled player (RR = 1.30, 95% CI 1.01-1.66). CONCLUSION: This study demonstrated a lower injury incidence in replacement players compared with starters in the second half of matches, with a higher injury burden for replacement players due to higher mean injury severity.

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)0,002
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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