Impact of Playing Surfaces in Grand Slam Tennis Tournaments on Injury Incidence, Location and Type: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: O ténis é um desporto praticado, em todo o mundo, por atletas de todas as idades. O objetivo principal desta revisão sistemática é avaliar o impacto das superfícies dos Grand Slams na incidência de lesões nos jogadores de ténis. Os objetivos secundários são a avaliação do impacto destas superfícies na localização e tipo de lesões. Desenho de estudo: Revisão sistemática Fontes de dados: Foi realizada uma pesquisa sistemática na PubMed, SCOPUS e Web of Science de 1968 até outubro de 2024, sem restrições de idioma. Critérios de elegibilidade para a seleção dos estudos: Estudos observacionais realizados em torneios do Grand Slam que reportem a incidência, a localização ou o tipo de lesões em jogadores de ténis, com referência à superfície de jogo. A qualidade dos estudos foi avaliada através do uso de uma versão adaptada da Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Resultados: Quatro artigos cumpriram os critérios de elegibilidade: um de Roland Garros - terra batida, um de Wimbledon - relva, um do Open da Austrália e um do Open dos Estados Unidos - ambos em piso duro. O maior número de lesões por ano ocorreu em piso duro, enquanto a terra batida foi a superfície que apresentou o menor número. A localização das lesões variou significativamente de acordo com a superfície, sendo que Roland Garros e o Open dos Estados Unidos apresentaram os padrões mais contrastantes e Wimbledon apresentou um perfil mais específico. O ombro e o joelho estão entre as localizações de lesão mais comuns em todas as superfícies. As lesões musculares foram o tipo de lesão mais frequente. Conclusão: As lesões no ténis são frequentes e dependem da superfície, enfatizando a importância de estratégias dirigidas para prevenção. Um treino adequado, o reforço muscular e calçado apropriado podem ajudar na prevenção de lesões.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».