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Enregistrement W4397032817 · doi:10.1080/15438627.2024.2351964

Aetiology, epidemiology and treatment of musculoskeletal injuries in badminton players: a systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4397032817 sur OpenAlexaboutno aff
Ana Marchena‐Rodríguez, David Cabello‐Manrique, Ana Belén Ortega‐Ávila, Magdalena Martínez-Rico, Pablo Cervera‐Garvi, Gabriel Gijón-Noguerón

Notice bibliographique

RevueResearch in Sports Medicine · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEpidemiologyMeta-analysisEtiologyMedicinePhysical therapyHuman factors and ergonomicsInjury preventionPoison controlPhysical medicine and rehabilitationMedical emergencyPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study has two main goals: to conduct a systematic review of musculoskeletal injuries experienced by badminton players, and to examine the management of such injuries. Searches were conducted of the PROSPERO, PubMed, Scopus, and SPORTDiscus databases, from their inception until March 2023. The papers analysed were all based on a study population consisting of individuals aged 18 years or more, diagnosed with badminton-related injuries. The methodological quality assessments was using the Newcastle-Ottawa Scale and REVMAN. A total of 28 studies were included in the systematic review. In total, the analysis included 2435 participants. Of these athletes, 35.6% (1012) were female and 64.4% (1503) were male. By type of injury, sprains were the most commonly studied and the most prevalent, accounting for 36.06% of the sample. These were followed by muscle injuries, representing 23.86% of the total. Injuries to the joints were the least prevalent, accounting for 4.97% of the sample. Lower limb injuries accounted for 52.15% of the total. Of these, ankle injuries were the most common. Despite the generally low quality of the studies considered, the evidence suggests that musculoskeletal injuries, especially to the lower limb, most commonly affect badminton players of all levels.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,299
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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