INVESTIGATION OF PAIN FREQUENCY IN HIGH SCHOOL-AGED PROFESSIONAL ATHLETES
Notice bibliographique
Résumé
Amaç: Genç yaşlarda sporla profesyonel düzeyde ilgilenmek, fiziksel ve zihinsel gelişimi olumlu yönde etkilerken, artan yüklenme ve tekrarlayan hareketler nedeniyle ağrı ve sakatlık riskini de beraberinde getirebilmektedir. Bu çalışmada amacımız, lise çağındaki sporcularda ağrının karakterini, şiddetini, yerini, sıklığını ve özelliğini tespit etmektir.Gereç ve Yöntem: 42 lise çağında (37 erkek 5 kız) genç sporcu dahil edildi. Güreş branşından 20 erkek sporcu, judo branşından 10 erkek 5 kız sporcu ve halter branşından 7 erkek sporcu çalışmaya katıldı. Ağrının çok boyutlu olarak değerlendirilmesinde McGill-Melzack Ağrı Anketi kullanıldı.Bulgular: Güreş branşındaki sporcularında ağrılar genellikle diz bölgesinde yoğunlaşırken (%65), halter ve judo yapan sporcularında bel ağrılarının daha yaygın olduğu görüldü (halterde %71, judoda %46). Ağrının sıklığı her üç branşta da genellikle kısa/anlık olarak bildirildi. Güreş sporcularının %30’u, halter sporcularının %28.6’sı ve judo sporcularının %10’u ağrılarını şiddetli olarak ifade etti. Katılımcılar, ağrılarını sıklıkla “sefil eden,” “yorucu” ve “boğucu” gibi kelimelerle tanımladılar.Sonuç: Ağrının karakteri, şiddeti ve yeri, spor branşlarının fiziksel gereksinimlerine göre farklılık göstermektedir. Bu durum, sporcuların performansını ve yaşam kalitesini etkileyebilecek önemli bir faktördür. Sporcularda ağrı yönetimi ve önleyici yaklaşımlar geliştirilmesi, performans kaybını önlemek ve sağlıklarını korumak açısından büyük önem taşımaktadır.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».