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Record W7014876967

Risk factor of femoroacetabular impingement in athletes

2023· dissertation· en· W7014876967 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueHAL AMU · 2023
Typedissertation
Languageen
FieldMedicine
TopicHip disorders and treatments
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsRisk factorPopulationAthletesFootball
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contexte : le conflit fémoro-acétabulaire est une affection de la hanche définit en 1936 par M.Smith-Peterson qui touche des milliers de sportifs. Des consensus émergent depuis peu concernant sa définition et les modalités de prise en charge, mais sa physiopathologie n’est pas encore complètement comprise par le corps scientifique. La compréhension de l’étiologie de cette pathologie est la clé de l’amélioration des efforts de prévention ainsi que des soins. Objectif : Identifier les facteurs de risque liés au conflit fémoro-acétabulaire chez la population sportive. Participants : sportifs amateurs ou professionnels de tout âge. Méthodologie : plusieurs bases de données (PubMed, Cochrane Library, KinéDoc, Google Scholar) ont été utilisées pour sélectionner les études éligibles à la revue de littérature. Des critères d’inclusions et d’exclusions ont été préalablement définis et ont permis d’inclure 6 articles. Pour évaluer la qualité méthodologique de nos articles, nous avons utilisé la Newcastle Ottawa Scale (NOS). La revue a été évaluée à l’aide de la grille AMSTAR-2. Résultat : la population de l’étude était une population de jeune sportif. Un profil à risque est alors identifié à l’aide des facteurs de risque. Ainsi, un haut niveau d’activité physique, une fréquence d’entraînement importante, un déficit de rotation externe de hanche et un statut de plaque de croissance ouverte ont été identifiés comme facteur de risque. Cependant, les hétérogénéités entre les différentes études incluses et les limites ne permettent pas de généraliser ces résultats. Discussion : les preuves apportées par la revue sont trop faibles pour statuer d’un réel impact de tous les facteurs de risque sur le développement du CFA. Cependant, tous les auteurs s’accordent à exprimer une tendance liée à la pratique de sport à fort impact, à une haute intensité et à un âge où la maturation squelettique n’est pas encore aboutie. Des recherches plus approfondies concernant la biomécanique des sports et le lien avec la pathologie devrait permettre une meilleure compréhension de son étiologie, de même que des études proposant un meilleur niveau de preuve.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.006
Threshold uncertainty score0.018

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.302
Teacher spread0.282 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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