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Enregistrement W4415524796 · doi:10.1136/bjsports-2025-109907

Prevention strategies and modifiable risk factors for upper extremity injury: a systematic review and meta-analysis for the Female, woman and/or girl Athlete Injury pRevention (FAIR) consensus

2025· review· en· W4415524796 sur OpenAlexaff
Emily E Heming, Eric Gibson, Kenzie B. Friesen, Chelsea Martin, Maitland Martin, Martin Asker, Cheri Blauwet, Garrett S. Bullock, Hilde Fredriksen, Jean‐Michel Galarneau, Alix Hayden, Jae Hyung Lee, A. Mosler, Grethe Myklebust, Babette M Pluim, Jane S Thornton, Jackie L. Whittaker, Rod Whiteley, Kay M. Crossley, Merete Møller, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaWestern UniversityCanadian Rural Health Research SocietyUniversity of SaskatchewanArthritis Research Centre of CanadaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInternational Olympic Committee
Mots-clésGirlAthletesMEDLINEInjury preventionPoison controlOccupational safety and healthRisk factor

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives To examine injury prevention strategies and potentially modifiable risk factors (MRFs) for upper extremity (UE) injuries in female, woman and/or girl athletes (female/woman/girl). Design Systematic review with meta-analysis, semiquantitative analyses and Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation in accordance with the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses. Data sources MEDLINE (Medical Literature Analysis and Retrieval System Online), CINAHL (Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature), APA PsycINFO (American Psychological Association Psychological Information Database), SPORTDiscus (Sports Discus Database), EMBASE (Excerpta Medica Database), and ERIC (Education Resources Information Center) (30 October 2023) and Cochrane Systematic Review Database and the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) (25 November 2023). Eligibility Primary data studies with comparison group(s) assessing the association of prevention strategies and/or MRFs for sport-related UE injury, with ≥1 female/woman/girl in each study group. Results 55 studies (n=20 intervention, n=35 MRF) were included with 33 228 athletes (8642 female/woman/girl; 26%). Of these, 17 (31%) reported female/woman/girl-specific estimates and included five injury locations (n=3 general UE, n=12 shoulder, n=3 elbow, n=3 wrist/hand). One prevention strategy (n=5 shoulder-specific exercise programmes) and seven MRFs were identified, including less range of motion (n=6), less shoulder muscle strength (n=8), high training load (n=1), presence of scapular dyskinesis (n=3), high sport specialisation (n=2), equipment differences (n=1) and less sport-specific conditioning (n=1). Pooled data from three studies suggest that shoulder exercise programmes consisting of strength, stability/control and sport-specific exercises reduce shoulder injury rates by 51% (95% CI 0.30 to 079; I 2 0.0%; very-low certainty evidence) across paediatric (≤18 years) and adult handball and volleyball players. Conclusions Our understanding of female/woman/girl UE injury prevention is limited by heterogeneity across injury outcomes, interventions, MRFs and limited female/woman/girl athlete-specific data. Shoulder-specific strengthening and stability exercise programmes may be beneficial to reduce shoulder injury rates in female/woman/girl handball and volleyball players. Future research should prioritise female/woman/girl athletes to reduce the burden of UE injuries. PROSPERO registration number PROSPERO CRD42024494967.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0220,037
Bibliométrie0,0100,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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