Caractéristiques et facteurs prédictifs des blessures au Kin-Ball au Québec : une étude rétrospective
Bibliographic record
Abstract
L’objectif principal de cette étude était d’identifier les régions anatomiques les plus fréquemment blessées et d’estimer l’incidence des blessures lors de la pratique compétitive du Kin-Ball. L’objectif secondaire était d’identifier des déterminants associés à ces blessures chez les joueurs de Kin-Ball. Une série de questionnaires en ligne auto-administrés a été remplie par des athlètes compétitifs de la Fédération québécoise de Kin-Ball. Ces questionnaires comprenaient un questionnaire sur les données anthropométriques et sociodémographiques, un questionnaire sur la pratique du Kin-Ball, et une version française adaptée du Nordic Musculoskeletal Questionnaire. Un modèle de régression logistique binaire a été généré pour identifier les déterminants associés à ces blessures. Sur un total de 134 répondants, 105 athlètes (78 %) ont subi une blessure au cours de l’année, pour un total de 214 blessures (moyenne de 2,04 blessures par athlète). Les blessures les plus fréquentes touchaient le genou (16 %), le coude (15 %) et la cheville/pied (14 %). Une augmentation du nombre d’heures d’entraînement hebdomadaires était associée à un risque accru de blessures ( p = 0,046 ; Exp(B) = 0,716). Cette étude a permis de quantifier l’incidence des blessures chez un groupe de joueurs de Kin-Ball et d’identifier les déterminants associés à ces blessures. Les genoux et coudes étaient les plus touchés. Une fréquence d’entraînement élevée était associée à un risque plus élevé de blessures, probablement en raison d’une plus grande exposition à des facteurs de risque et à des événements déclencheurs. The primary objective of this study was to identify the anatomical regions most frequently injured and to estimate the incidence of injuries during competitive Kin-Ball practice. The secondary objective was to identify determinants of these injuries in Kin-Ball players. A series of self-administered online questionnaires were completed by competitive athletes from the Fédération Québécoise de Kin-Ball. These questionnaires included an anthropometric and sociodemographic questionnaire, a Kin-Ball practice questionnaire, and a French version adapted from the Nordic Musculoskeletal Questionnaire. A binary logistic regression model was used to identify injury determinants. From a total of 134 respondents, 105 athletes (78%) suffered an injury during the year, for a total of 214 injuries (average of 2.04 injuries per athlete). The most frequent injuries were to the knee (16%), elbow (15%) and ankle/foot (14%). An increase in weekly training hours was associated with an increased risk of injury ( P = 0.046; Exp(B) = 0.716). This study quantified the incidence of injury in a group of Kin-Ball players and identified the determinants of injury. Knees and elbows are most affected. High training frequency was associated with increased injury risk, probably due to greater exposure to risk factors and trigger events.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".