Relationship Between Severe Injuries And Current Physical Activity Levels In Former Collegiate Softball Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Collegiate softball participation may positively influence long-term physical activity (PA) levels; however, future activity levels may be impacted by sustaining a severe injury during sport. PURPOSE: 1) Describe PA levels among former collegiate softball athletes and 2) investigate association between sustaining a severe injury during a player’s career and current PA levels. METHODS: This was a cross-sectional survey-based study. PA levels were continuously measured in total metabolic equivalents of task (METs) and categorically by PA volume (low, moderate, high), using the International Physical Activity Questionnaire-short form (IPAQ). A severe injury was defined as injury resulting in 3+ weeks of time-loss from sport. Missing data was absent at random and managed using multiple imputation using chained equations. Descriptive statistics were reported as mean (standard deviation) and count (%). Chi-square analysis was performed to assess the differences between severe injury and PA category. Crude and adjusted (confounders: body mass index, age, years played, and position) multivariable linear regressions were used to determine the association between a history of a severe injury and current total PA levels (METs). RESULTS: 129 former collegiate softball athletes participated (Age: 28.7 ± 7.4; BMI: 28.5 ± 6.1; softball seasons played: 16.7 ± 7.4). 67% (95% CI: 60%, 74%) of participants reported a severe injury during their playing careers. Within the sample, 64% (54.8, 73.0) of participants were categorized as high activity while only around 5% (1.6, 10.5) were part of the low PA category. No association was observed between sustaining a severe injury and current PA levels in METs for total METs for crude (-105.0, 95% CI: -862.0-652.0, p = 0.703) or adjusted (-181.7, -944.3, 580.9, p = 0.638) models. No association was observed between severe time loss injury and current PA by category (X2 = 2.2071, df = 2, p = 0.331). CONCLUSION: Following retirement former collegiate softball athletes demonstrate high levels of physical activity regardless of previous severe injury status after retiring. Further research is warranted in larger samples to determine if differences arise by injury type, body location, or playing position.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».