Dietary habits and knee and shoulder injury incidence in adolescent male and female handball players: the Swedish Handball Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To assess the association between (1) dietary habits and knee/shoulder injury incidence in male and female adolescent handball players and (2) menstrual dysfunction and injury incidence in females. Methods: This study is based on seasons 2020-2022 of the Swedish Handball Cohort including 1144 participants (1703 player seasons) free from a substantial knee and shoulder injury. Participants self-reported meal frequency, meal timing, nutritional intake and menstrual function (season 2022/2023) at baseline. Weekly follow-ups throughout the season assessed training and matches, and substantial knee/shoulder injuries. Cox regression analyses estimated a hazard rate ratio (HRR) with the first event of a knee/shoulder injury (combined), with minutes of handball training and matches as the timescale. Results: In females, adjusted analyses generated an HRR for knee/shoulder injuries of 1.46 (95% CI 1.08, 1.98) for moderate-high nutritional quality compared with low quality and an HRR of 1.38 (95% CI 1.02, 1.86) for ≥2 unfavourable dietary habits compared with 1 unfavourable dietary habit. For poor meal timing, adjusted analyses generated an HRR of 1.20 (95% CI 0.90, 1.61) compared with adequate timing in females. In males, adjusted analyses generated an HRR of 1.23 (95% CI 0.69, 2.17) for low meal frequency and an HRR of 0.83 (95% CI 0.60, 1.15) for poor meal timing. Conclusions: In adolescent female handball players, moderate-high nutritional quality and ≥2 unfavourable dietary habits are associated with higher knee/shoulder injury incidence; whereas, no or unprecise associations were found for other dietary habits in females and males and for menstrual dysfunction in females.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».