Les facteurs de risques de blessures à la main chez les boxeurs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Boxing places considerable demands on athletes, both professional and amateur, and exposes them to numerous injuries, particularly to the hand. Those injuries include carpo-metacarpal instability, boxer's knuckles and skier's thumb. Objective: to determine the risk factors for the development of hand injuries in boxers. Method: A search and analysis of studies on our topic was carried out over a period from 02/10/24 to 07/03/2025. This search was performed on the ScienceDirect, PubMed and Cochrane Library databases. After applying our inclusion and exclusion criteria, four articles were selected. These articles concerned boxers of all levels and ages. The Newcastle Ottawa Scale was used to assess the methodology of these articles and guarantee the reliability of the results. Results: Due to the difference in study design and hence the high degree of heterogeneity between the studies (two cohort studies and two cross-sectional studies), the results are difficult to compare. Nevertheless, a significant association between heavy bag training and hand injuries was established. Discussion: this literature review does not establish a causal link between certain risk factors and boxing. Although some associations have been identified, the level of evidence in the studies is insufficient to demonstrate a causal link. Further research with higher levels of evidence is needed to establish this relationship.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».