A Narrative Review of Softball Pitching Workload and Pitch Counts in Relationship to Injury
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Fastpitch softball is a popular women's sport in the United States, and participation rates are increasing. There is growing concern about the prevalence of overuse injuries in softball pitchers at all competitive levels. Pitching workload in softball may be a modifiable risk factor and will be discussed in this narrative review. EVIDENCE ACQUISITION: A review of softball injury research related to workload available in electronic databases, including PubMed, Medline, and EBSCO. STUDY DESIGN: Clinical review. LEVEL OF EVIDENCE: Level 4. RESULTS: There is a paucity of research evaluating workload (inclusive of internal and external risk factors) including pitch counts in women's softball. In particular, research has shown that pitchers report increasing fatigue and pain over a game and weekend tournament, and that the number of pitches thrown by pitchers varies widely. One study showed that pitchers throwing >85 pitches per game had an increased risk of injury over the season. As of 2023, no established pitch count restrictions exist in the United States or Canada. Further research, particularly at high school and collegiate levels, is needed. CONCLUSION: Softball pitchers are at an increased risk of overuse injury and further research is needed to recommend specific workload interventions such as pitch counts.Strength-of-Recommendation Taxonomy (SORT): B.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle