Acute to chronic workload ratio (ACWR) for predicting sports injury risk: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,025 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 ».