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Enregistrement W4415008319 · doi:10.3390/jfmk10040394

Injuries and Illnesses in Male and Female Sailors Throughout the Professional Sailing Circuit SailGP: A Retrospective Cohort Study of SailGP’s Season 3

2025· article· en· W4415008319 sur OpenAlexfundno aff
Matthew Linvill, Thomas Fallon, Jo Larkin, Neil Heron

Notice bibliographique

RevueJournal of Functional Morphology and Kinesiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésRetrospective cohort studyIncidence (geometry)Injury preventionOccupational safety and healthCohort studyCohortMedical recordPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: SailGP is an international professional mixed-sex sailing competition, which uses F50 foiling catamarans capable of reaching speeds up to ~100 km/h. This seminal study assesses injuries and illnesses observed by male and female sailors during trainings and competitions in SailGP’s third season. This study aims to assess injury and illness incidence, comparing results with other professional sailing events and high-performance sports. In addition, injury and illness risk factors (sex and position) will be explored with the goal to reduce morbidity for future seasons. Materials and Methods: This retrospective cohort design analysed medical records of male and female sailors during SailGP’s third season (April 2022 to May 2023). Risk factors assessed included sailor sex, sailor position (helm, strategist, grinder, flight controller and wing trimmer), sailing venue, wind speed and mechanism of injury/nature of illness. International Olympic Committee reporting guidelines on injuries and illnesses were followed, including the STROBE-SIIS checklist. Confidence intervals were set at 95%, statistical tests were two-sided and p-values < 0.05 were considered statistically significant. Results: A total of 40 on-water injuries were reported in 32 athletes. Injury incidence was greater during competitions than trainings, with strategists and then grinders being the most frequently injured positions. Competition injury incidence was 32.6 per 1000 h and 6.42 injuries per 365 days. Training injury incidence was 2.62 injuries per 1000 h and 3.82 injuries per 365 days. Knee, ankle, hand and head injuries were most prevalent, with three concussions observed during trainings and competitions (two female and one male). Direct impacts and falls during manoeuvres caused most injuries. Overall injury incidence (IRR = 2.69 [95% CI 1.41–5.16]), risk of training injuries (RR = 3.75 [95% CI 1.59–8.83], p = 0.001), risk of competition injuries (RR = 1.79 [95% CI 0.65–4.90], p = 0.25) and overall concussion risk (RR = 10.04 [95% CI 0.91–110.46], p = 0.02) were greater in females. Ten sailors accounted for 17 illnesses. Females had a 3.33 increase in training and competition illnesses (IRR = 3.33 [95% CI 0.94–11.81]). Conclusions: Competition injury incidence was higher than previous reported sailing studies. Knee injuries were most prevalent and direct impacts caused most injuries. Female sailors reported a higher injury and illness incidence. These results may guide injury prevention efforts and the development of an IOC-equivalent consensus statement. Future studies should examine time loss.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,359

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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