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Enregistrement W4414639921 · doi:10.26603/001c.144053

Challenges and Opportunities for Injury Reduction and Performance Development in Elite Youth Team Sport Schools: A Practice-Based Opinion

2025· article· en· W4414639921 sur OpenAlexaff
Filip Staes, Styn Vereecken, Wouter P. Timmerman, Camille Tooth, Suzanne Gard, Kobe C. Houtmeyers, Arne Jaspers

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sports Physical Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensAthletic Edge Sports Medicine
Organismes subventionnairesKU Leuven
Mots-clésEliteContext (archaeology)Elite athletesAthletesPerformance enhancementMultidisciplinary approachHuman factors and ergonomicsPoison controlInjury prevention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Performance enhancement and injury risk reduction are crucial for youth elite athletes. The pursuit of both these goals remains challenging in team sports as individual needs must be balanced with collective training goals. Despite the available evidence on screening, maturation, monitoring, and staff involvement, the optimal approach for enhancing performance while reducing injury risk in young athletes has yet to be defined, and integrating evidence into clinical settings remains a significant challenge. This clinical commentary aims to share the decision-making process regarding performance enhancement and injury reduction in volleyball players within a youth elite sports school, considering maturation and a context of limited budgets for the use of advanced monitoring tools. A youth elite sports school offers a structured environment that allows young athletes, aged 12-18, to combine education with a sport-specific elite athletic development program supervised by a multidisciplinary team. The authors address challenges related to preparticipation screening, maturation differentiation, low-budget monitoring, and communication. Based on literature, the daily experiences and project outcomes, opportunities for an integrated approach are identified which offer scalable, evidence-informed solutions to optimize performance development. # Level of Evidence 5.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,297 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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