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Enregistrement W4403920891 · doi:10.3390/diagnostics14212415

Prevention of Overhead Shoulder Injuries in Throwing Athletes: A Systematic Review

2024· review· en· W4403920891 sur OpenAlexaboutno aff
Ayrton Moiroux-Sahraoui, Jean Mazeas, N. A. Rodriguez Delgado, Cécile Le Moteux, Mickael Acco, D.M. Maurice, Andreas Bjerregaard, Florian Forelli

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrowingAthletesPhysical medicine and rehabilitationOverhead (engineering)Physical therapyMedicineForensic engineeringComputer scienceEngineeringAeronautics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(1) Background: Shoulder pathologies are mostly found in overhead sports. Many risk factors have been identified, in particular a deficit in the kinetic chain. The aim of this review was to find out whether prevention by strengthening the kinetic chain can have an impact on the rate of shoulder injury in overhead pitching athletes. (2) Methods: A systematic review of the literature was carried out, including studies on the role of the kinetic chain in the prevention of overhead athletes. The studies used were works published over the last 10 years searched on PubMed, Cochrane Library, PEDro and Science Direct. They were also analyzed by methodological quality scales: the PEDro scale and the Newcastle-Ottawa scale. (3) Results: Eight studies met the inclusion criteria. The studies analyzed revealed a significant correlation between the use of the kinetic chain and the prevention of shoulder injuries, associating factors such as muscle strength, physical performance in tests (CMJ, FMS), static and dynamic balance and the ability to transfer energy from the lower to the upper body. (4) Conclusions: It is important to integrate core stability work and lower limb strengthening to minimize excessive stress on the shoulder complex, while optimizing force production and performance.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,349 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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