Prevention strategies and modifiable risk factors for spine, chest, abdominal and/or pelvic injury and pain: a systematic review and meta-analysis for the Female, woman and/or girl Athlete Injury pRevention (FAIR) consensus
Notice bibliographique
Résumé
Objective Investigate prevention interventions and potential modifiable risk factors (MRFs) for female/woman/girl athletes’ spine, chest, abdominal or pelvic injury and/or pain. Design Systematic review with meta-analyses, semiquantitative analyses and Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation. Data sources MEDLINE, CINAHL, APA PsycINFO, CDSR, CENTRAL, SPORTDiscus, EMBASE, ERIC. Eligibility Primary data studies with comparison group(s) assessing the association of prevention interventions and/or MRFs for spine, chest, abdominal and/or pelvic injury/pain with ≥1 female/woman/girl athlete in each study group. Results Across 105 studies (n=11 interventions, n=92 MRFs, n=2 both, n=35 female/woman/girl-specific estimates) including 59 833 participants (23.7% females/women/girls) 9 injury/pain outcomes were assessed (n=74 low-back, n=14 back, n=13 neck, n=5 pelvis, n=3 thoracic, n=3 abdominal, n=3 trunk, n=2 rib, n=1 breast). Three prevention strategies (exercise, equipment, rule-change) and 22 MRFs were identified. High risk of confounding bias (Downs and Black quality assessment tool) was present in 92% and 63% of intervention and MRF studies, respectively. Considering female/woman/girl estimates, we performed meta-analyses (standardised mean-difference) on 4 MRFs (body mass, body mass index (BMI), weekly training hours, spinal flexion) for low-back pain (LBP) and semiquantitative analyses for one intervention (exercise), and 3 MRFs (yearly training load, hip motion, hip strength) for LBP. Very low-certainty evidence suggests no difference in body mass (g=0.28, 95% CI −0.06 to 0.62; I 2 =67.7%), BMI (g=0.22, 95% CI −0.25 to 0.69; I 2 =68.2%), weekly training hours (g=0.15, 95% CI −0.29 to 0.58; I 2 =45.6%) or spinal flexion (g=0.27, 95% CI −0.23 to 0.76; I 2 =40.4%) between female/women/girls athletes with and without LBP. Conclusions There is limited knowledge about prevention interventions or MRFs for female/women/girl athletes’ spine, chest, abdominal and/or pelvic injury/pain. PROSPERO registration number CRD42024479654.
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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 | 0,028 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».