Risk factors of elbow injuries in professionnal baseball players
Bibliographic record
Abstract
Contexte : Au 21ème siècle, le nombre de blessures au coude touchant les joueurs de baseball professionnel est en constante augmentation. Parmi ce type de blessure, la rupture du ligament collatéral ulnaire est décrite comme une véritable épidémie à cause de sa fréquence et de l’absence qu’elle entraîne. Objectifs : L’objectif de cette revue sera d’identifier les différents facteurs de risque de blessure au coude dans le but de prévenir l’apparition de celles-ci. Méthodologie : Une recherche documentaire a été conduite sur les différentes bases de données scientifiques (Pubmed, Pedro, Cochrane,…) afin de trouver des articles identifiant les facteurs de risques de blessure au coude chez le joueur de baseball professionnel. Il a été choisi de conserver uniquement des articles de type cohorte ou cas-témoin parlant de baseballeurs professionnels. Leur qualité méthodologique est analysée grâce à l’échelle Newcastle Ottawa Scale (NOS). Résultats : 7 articles ont été sélectionnés pour réaliser cette revue, 3 de type cohorte et 4 de type cas-témoin. Après analyse des différents résultats de celles-ci, nous avons pu identifier des facteurs de risques significatifs au sein des études que nous avons pu classer en catégorie. La catégorie biomécanique du baseball comprend des facteurs de risques en lien avec des lancers trop rapides et trop peu de variés, mais également à cause d’un temps de repos insuffisant entre les matchs ou une technique inadéquate. La catégorique amplitude articulaire englobe les diminutions d’amplitude articulaire de la gléno-humérale, une rétro torsion humérale trop importante et une ouverture de l’articulation huméro-ulnaire sous contraintes trop importantes. Enfin, deux dernières catégories sont identifiées avec les données démographiques (Age, taille, IMC) et les facteurs extérieurs avec la période entre avril et juin plus propice aux blessures. Discussion : Bien que de nombreux facteurs de risques soient identifiés dans nos résultats, il semble difficile de les généraliser à cause des différents biais et hétérogénéité présentes dans les études sélectionnées. Un des principaux biais est notamment que ces études ne concernant que des joueurs de MLB voire d’une seule franchise ce qui empêche notamment de globaliser les résultats à l’échelle mondiale. Conclusion : Notre étude ne permet pas de conclure avec certitude sur les facteurs de risque de blessures au coude chez le joueur de baseball professionnel. Cependant, nos résultats doivent permettre de donner des pistes en vue de mener des études supplémentaires les plus pertinentes possibles. Cela s’avère indispensable et nécessaire afin d’approfondir les connaissances scientifiques et d’avoir une action de prévention la plus ciblée et pertinente possible.
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".