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Enregistrement W4409823485 · doi:10.21037/aoj-24-62

Sports injuries during Kabaddi: a literature review

2025· review· en· W4409823485 sur OpenAlexaff
Amit Kumar Meena, Amit Kumar Yadav, Sameer Panchal, Shahbaz S. Malik, Luca Farinelli, Riccardo D’Ambrosi, Darren de, Sachin Tapasvi

Notice bibliographique

RevueAnnals of Joint · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective: Kabaddi is an athletic contact sport that involves power, aggression, fine mind-body balance, agility, and swift reflexes. Since Kabaddi is a contact sport, athletes face a higher risk of injuries during competition and training. There is a paucity of literature regarding sports injuries during this game. This review article lays down a plinth-stone for global recognition of this game and associated sports injuries, intending to improve awareness in the sports medicine fraternity and boost further research related to this topic. Methods: A comprehensive synthesis of the relevant literature was conducted to provide insights for clinicians, trainers, and players to enhance injury prevention and rehabilitation strategies. Key Content and Findings: Kabaddi, a traditional Indian sport, is gaining popularity worldwide. Its physically demanding nature poses a significant risk for sports injuries among players. Anterior cruciate ligament (ACL) ruptures with concurrent meniscal injuries are the most common soft tissue injuries in Kabaddi. However, due to the sport's aggressive and physical nature, nearly all types of injuries are possible. Conclusions: This review article highlights the mechanisms of injury and common injuries associated with Kabaddi. It also offers a comprehensive overview of the sport's origin, regulations, and etiquette. This review concludes that a multidisciplinary approach involving physiotherapists, sports orthopaedic specialists, and medical teams is crucial for conditioning players and minimizing injury risk.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,347 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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