The Association Between Training Load and Injury Risk in Elite Youth Soccer Players: a Systematic Review and Best Evidence Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Injury risk in elite youth soccer players is high. Implementing an optimal training load is of utmost importance to reduce the risk of injuries. Objective To conduct a systematic review and best evidence synthesis to explore the effects of internal and external training load on injury risk in elite youth soccer players. Methods MEDLINE, Embase, Web of Science, CENTRAL, and CINAHL were searched up until 17 January 2020. Each article had to meet all of the following criteria: (1) the study population consisted of male elite youth soccer players aged between 12 and 21 years; (2) a longitudinal, prospective study design was used; (3) soccer-related injuries were registered (i.e., self-reported or by medical staff); (4) external and/or internal load parameters were described; and (5) the article was published in an English peer-reviewed scientific journal. The quality of the included articles was assessed using the Newcastle–Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). A best evidence synthesis was performed to rank the level of evidence. Results Five studies (2 high quality, 3 low quality) were included. Best evidence synthesis highlighted that there was moderate evidence for (1) no association between 2-, 3-, and 4-week cumulative loads for total distance covered; (2) no association between 1-week workloads (sRPE × duration); and (3) no association between A:C workload ratios (4 weeks) and injury risk. For all other comparisons, only insufficient or conflicting evidence was found. Conclusion There is a paucity of evidence for an association between internal and external training load parameters and injury risk in elite youth soccer players.
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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 | 0,018 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».