Characterising ocular injuries in competitive combat sports in Texas: a retrospective case–control study
Notice bibliographique
Résumé
Objective This study aims to determine the incidence and impact of ocular injuries among the different combat sports disciplines of boxing, mixed martial arts (MMA), kickboxing and Muay Thai in Texas, USA. Design A case–control study was conducted to analyse retrospective postmatch physical reports from combat sports matches that took place in the state of Texas from January 2019 to January 2022. Ocular injuries and other match characteristics such as sport type and match outcome were identified by postmatch physical reports. Postmatch physical reports were collected from the Texas Department of Licensing and Regulation database. Statistical analysis was used to stratify injuries and compare the impact of injuries on match outcome. Setting Combat sports fighters in Texas, USA. Participants 3070 participants were included in the study. Participants were fighters who participated in combat sports matches in Texas, USA, between January 2019 and January 2022. Primary and secondary outcome measures The original plan was to measure the incidence of ocular injuries across different combat sports including boxing, MMA, kickboxing and Muay Thai. However, due to a limited sample size of kickboxing and Muay Thai matches, the ocular injury incidence was only measured for boxing and MMA. The association between ocular injury and match outcome was assessed using χ 2 statistical analysis. Results The respective incidence rates of ocular injuries in boxing and MMA were 9.7 and 12.2 injuries per 100 matches. The association between ocular injury and match outcome (win, lose or draw) was statistically significant in boxing but not statistically significant in MMA matches. Conclusions Our findings revealed that ocular injuries are significantly associated to losing a boxing match (p=0.011), but not associated to match outcome in MMA (p=0.232). Additionally, MMA matches report a larger variety of ocular injuries compared with boxing matches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».