Examining the Influence of Sex on the Risk of Future Musculoskeletal Injury Following Sports-Related Concussion
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several studies have demonstrated that athletes are at a significantly increased risk of lower-extremity musculoskeletal injury following return to sport from a concussion. However, the risk of musculoskeletal injury and potential sex differences have not been adequately examined within the interuniversity athlete population. Objective: To determine if interuniversity athletes are at an increased risk of musculoskeletal injury following concussion and if there are any sex differences regarding this risk. Methods: A retrospective cohort study was completed involving 392 cases of 346 interuniversity athletes at the University of Toronto between 2015-16 to 2019-20. Athletes who suffered a concussion during this period (CONC group, n = 98) were matched, with replacement, to an athlete who suffered an index musculoskeletal injury (MSI group, n = 98) and to two healthy control athletes (CTL group, n = 196). Participant athletes’ musculoskeletal injury history for one year after returning to play were extracted from patient medical records. Generalized linear models using a Bernoulli distribution were developed to determine the difference in risk of future musculoskeletal injury between the three groups. Sex-stratified analyses were then performed using similar models to examine the presence of a potential sex difference. Results: The CONC group had an 82% (89% compatibility interval [CI] = 76 – 88%) likelihood of suffering a musculoskeletal injury within one year following return to sport compared to 73% (89% CI = 66 – 80%) for the MSI group and 56% (89% CI = 50 – 61%) for the CTL group. This translates to a 9 percentage point difference (89% CI = -0.01 – 0.18, 93.4% probability mass [PM] > 0) between the CONC and MSI groups, a 27 percentage point difference (89% CI = 0.18 – 0.35, 100% PM > 0) between the CONC and CTL groups, and a 18 percentage point difference (89% CI = 0.09 – 0.27, 100% PM > 0) between the MSI and CTL groups. Sex-stratified analyses demonstrated that males in the CONC group had an 86% (CI = 78 – 93%) probability of future injury compared to 75% (CI = 66 – 83%) among the female athletes in the CONC group. Conclusions: These results suggest that concussions pose the greatest risk of future injury, musculoskeletal injuries also pose a significant risk of injury following a return to sport. Furthermore, male athletes appear at greater risk for future injury following concussion than female athletes.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».