Comparative Effectiveness of Multi-Component, Exercise-Based Interventions for Preventing Soccer-Related Musculoskeletal Injuries: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Soccer is a high-intensity sport characterized by a considerable incidence of injuries, particularly among professional male players, with injury rates ranging from 5.9 to 9.6 per 1000 player-hours. Lower limb injuries, including those affecting the knee, ankle, hip/groin, and hamstring muscles, are particularly prevalent. Additionally, a history of prior injuries may exacerbate the risk of recurrence. In response to these concerns, various injury prevention programs have been developed and implemented, targeting different genders and age groups. Methods: This systematic review and meta-analysis, conducted with the PRISMA guidelines, critically evaluated randomized RCTs across diverse genders and age groups to assess the efficacy of multi-component exercise-based injury prevention programs in reducing musculoskeletal injuries among soccer players. Comprehensive searches were conducted in ClinicalTrials.gov, CENTRAL, EMBASE, PubMed, Scopus, and Web of Science, with no language restrictions applied. Results: A total of 15 RCTs met the predefined inclusion criteria. The intervention programs were found to be significantly effective in reducing lower limb injuries, with a pooled RR of 0.73 (95% CI: 0.63 to 0.84, p = 0.035). Subgroup analyses further revealed a significant reduction in the incidence of hamstring, knee, and ankle injuries following the implementation of these programs. Conclusions: Multi-component exercise-based injury prevention programs demonstrate considerable efficacy in reducing musculoskeletal injuries in soccer players, spanning various age groups and genders. These findings underscore the potential of such programs in professional soccer injury management and highlight their importance in the development of comprehensive injury prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».