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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 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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,070
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,070
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0080,007
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 Opus0,059
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 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
GenreCommentaire

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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