MSKI reduction strategies: evidence-based interventions to reduce musculoskeletal injuries in military service members
Notice bibliographique
Résumé
Musculoskeletal injuries (MSKI) are one of the biggest challenges for military services globally, contributing to substantial financial burdens and lost training and working days. Effective evidence-based intervention strategies are essential to reduce MSKI incidence, and research has shown the positive effect of both nutritional interventions and physical training (PT) interventions on reducing MSKI incidence. Levels of vitamin D metabolites have been associated with MSKI and bone stress fracture risk, while calcium and vitamin D supplementation has been shown to reduce the incidence of stress fractures during military training. Protein and carbohydrate supplementation during arduous military training (high volume, high intensity) has also been shown to reduce MSKI risk and the number of limited/missed duty days. PT has played a key role in soldier development to meet the occupational demands of serving in the armed forces. Paradoxically, while PT is fundamental to enhancing soldier readiness, PT can also be a major contributor to MSKI; emerging evidence suggests that the nature of the PT being performed is a risk factor for MSKI. However, strategies like reducing training load and implementing PT programmes using evidence-based training principles can reduce MSKI incidence among military service members by 33-62%, and reduce the financial burdens for military services. This review provides a summary of effective MSKI reduction interventions and provides strategies to enhance the success and adoption of such interventions.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 ».