Modifiable risk factors for lower-extremity injury: a systematic review and meta-analysis for the Female, woman and/or girl Athlete Injury pRevention (FAIR) consensus
Notice bibliographique
Résumé
Objective Examine potentially modifiable risk factors (MRFs) for female/woman/girl athletes’ lower-extremity injuries. Design Systematic review with meta- or semiquantitative analyses and Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation. Data sources MEDLINE, CINAHL, APA PsycINFO, Cochrane Systematic Review Database, CENTRAL, SPORTDiscus, EMBASE, ERIC searched 30 October or 23 November 2023. Eligibility Primary data studies with comparison group(s) assessing the association of MRFs for sport-related lower-extremity injury(s) with ≥1 female/woman/girl per study group. Results Across 195 studies (n=115; 58.9% female/woman/girl-specific estimates) including 1 525 662 participants (2.4% females/women/girls), eight injury outcomes were assessed (n=75 general lower-extremity, n=3 groin, n=6 hip, n=17 thigh, n=88 knee, n=17 lower-leg, n=27 ankle, n=9 foot). Sixty-six MRF categories were identified. Substantial heterogeneity in MRFs and injury outcomes exists, with high risk of bias present in 37.4% of studies. Considering female/woman/girl specific estimates, we performed meta-analyses for 10 MRFs (body mass, x (BMI), weekly training distance, muscle strength, artificial turf, off-season plyometric training, readiness to return-to-sport, single-leg hop asymmetry, vertical drop jump peak knee flexion angle and ground reaction force) and semiquantitative analyses for 26 MRFs for a variety of injuries. Meta-analyses suggest no association between any lower-extremity strength outcome (g=0.01, 95% CI −0.11 to 0.14; I 2 =37.3%; very low certainty evidence) or artificial turf (Incidence Rate Ratio=0.97, 95% CI 0.88 to 1.07; I 2 =2.4%; low certainty evidence) and various lower-extremity injuries. Higher body mass (g=0.19, 95% CI 0.00 to 0.38; I 2 =71.7%) and/or BMI (g=0.22, 95% CI 0.09 to 0.36; I 2 =37.0%) are associated with several lower-extremity injuries (very low certainty evidence). Conclusion This review synthesises a large body of exploratory research, exposes important knowledge gaps and provides a foundation for understanding MRFs for female/woman/girl athlete lower-extremity injuries. PROSPERO registration number PROSPERO CRD42024486715.
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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 | 0,021 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».