Clinicodemographic Risk Factors for Anterior Cruciate Ligament Injury: A Prospective 3-Cohort Study on Collegiate Varsity Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Anterior cruciate ligament (ACL) injuries are among the most distressing injuries for collegiate varsity athletes. Identifying easily attainable clinicodemographic risk factors in this subgroup can help screen for high-risk athletes who may benefit from proven ACL injury risk reduction programs. Purpose: To identify clinicodemographic risk factors for noncontact ACL injury among female and male collegiate varsity athletes from 10 different sports. Study Design: Cohort study; Level of evidence, 2. Methods: A total of 777 (276 female and 501 male athletes) collegiate varsity athletes from 3 consecutive seasons had an extended panel of clinicodemographic parameters recorded at their respective preseason physical sessions. The athletes were followed for 1 athletic season for noncontact ACL injuries. Results: Fifteen (6 female and 9 male athletes) athletes suffered a noncontact ACL injury during their season. Among all athletes, previous lower limb surgery and cutting sport participation were significantly associated with an increased risk of noncontact ACL injury. Among female athletes, previous ACL injury and previous lower limb surgery were significant risk factors. No significant clinicodemographic risk factors were identified in male athletes. Female sex was not a significant risk factor for noncontact ACL injury. Conclusion: The clinicodemographic risk factors for noncontact ACL injury identified in this study are easily attainable and may guide preseason screening for ACL injury risk in collegiate varsity athletes. The lack of association of these risk factors in male athletes may highlight the need to focus on other factors such as kinematics for these athletes.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».