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Enregistrement W4414663535 · doi:10.1186/s13102-025-01332-x

Acute to chronic workload ratio (ACWR) for predicting sports injury risk: a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4414663535 sur OpenAlexaboutno aff
Wenzhe Qin

Notice bibliographique

RevueBMC Sports Science Medicine and Rehabilitation · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of China
Mots-clésWorkloadPoison controlAthletesInjury preventionSports injuryMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: This study aimed to comprehensively and quantitatively evaluate the effectiveness of single-arm acute to chronic workload ratio (ACWR) in predicting sports injuries through an evidence-based approach and to provide references for injury prevention, physical training and training load management. METHODS: Cohort studies on ACWR were retrieved from PubMed, Web of Science, ScienceDirect, CNKI, and Wanfang, covering the period from the inception of the databases to February 15, 2025. The quality of the included literature was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), and a meta-analysis was conducted using Stata (version18.0). RESULTS: A total of 22 single-arm cohort studies reporting injury incidence by ACWR category were included. Methodological quality assessment identified 16 high-quality (≥ 7 points) and 6 moderate-quality (4-6 points) indicating an overall high quality of the included research. The results of the Meta subgroup analysis showed that the injury incidence in tissue structures was 79% (95% CI [0.67; 0.89]), the injury incidence in the legs was 73% (95% CI [0.57; 0.86]). Additionally, the injury incidence in soccer players was 75% (95% CI [0.61; 0.87]), the injury incidence due to external loading was 64% (95% CI [0.53; 0.74]), or the injury incidence involving both internal and external loads was 69% (95% CI [0.45; 0.89]), and the injury incidence for individuals over the age of 25 was 73% (95% CI [0.50; 0.91]), whereas the injury incidence was minimized when the interval was kept at 0.8-1.3, with an injury incidence of 56% (95% CI [0.14; 0.94]). CONCLUSION: Although ACWR is associated with sports injury risk and may be useful in injury prevention strategies, it is necessary to use it with caution as a tool for measuring workload. Due to the heterogeneity between studies, potential publication bias, or differences in ACWR calculation methods, these factors may affect the research results. Therefore, future research should be clearer about its practical applicability. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO CRD42024615589.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,131

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,050
Bibliométrie0,0120,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,362 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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