Shoulder and Elbow Symptoms in Dutch High School Baseball Pitchers: Results of a Two-Season Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Baseball pitching requires fast and coordinated motions of the whole body to reach high ball speeds, putting considerable strain on the musculoskeletal system, particularly the shoulder and elbow. OBJECTIVE: To describe musculoskeletal symptoms and the functional status of the shoulder and elbow in male high school baseball pitchers. DESIGN: Descriptive epidemiology study. SETTING: Dutch baseball talent academies. PATIENTS OR OTHER PARTICIPANTS: One hundred twenty-five male high school baseball pitchers aged 12 to 18 years who participated in 1 of the 6 Dutch baseball talent academies and the Dutch National U-18 team were recruited and enrolled. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Musculoskeletal symptoms, functional status of the shoulder and elbow were registered for each player every 6 months over 2 consecutive baseball seasons through self-assessment questionnaires, including the Kerlan-Jobe Orthopaedic Clinic (KJOC) and the Western Ontario Shoulder Instability Index (WOSI) questionnaires. RESULTS: Five hundred seventy musculoskeletal (MSS) symptoms in 93 of the 125 players were reported. The average 6-month prevalence for symptoms of the throwing shoulder was 37% (95% CI = 33%-41%), and for the elbow 37% (95% CI = 31%-42%), followed by the lower back with 36% (95% CI = 26%-45%). The baseball pitchers who experienced only shoulder symptoms had an average KJOC score of 80.0 (95% CI = 75.3-84.7) points, whereas those with only elbow symptoms reported a score of 90.2 (95% CI = 89.2-95.3). On the WOSI questionnaire, baseball pitchers scored an average of 421.2 (95% CI = 200.1-642.4) points. CONCLUSIONS: In a cohort of Dutch high school baseball pitchers, one-third reported shoulder and elbow symptoms on the throwing side, with reduced functional status and lower back symptoms. Future efforts should focus on developing preventive strategies through early symptom detection, aiming to prevent symptom progression and, ultimately, the development of severe injuries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».