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Record W7118664534 · doi:10.33155/ramd.v18i1.1216

Epidemiología de las lesiones faciales en el baloncesto post-COVID-19: una revisión sistemática

2025· article· es· W7118664534 on OpenAlexaboutno aff
Máximo Castro, Aldara Vázquez Méndez, Orlando Conde Vázquez, Irimia Mollinedo Cardalda

Bibliographic record

VenueRevista Andaluza de Medicina del Deporte · 2025
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicFacial Trauma and Fracture Management
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLower limbBasketballTest (biology)Continuing education

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introducción Aunque el baloncesto no se considera un deporte de contacto pleno, existe un riesgo notable de lesiones faciales, como fracturas nasales, laceraciones y abrasiones corneales, con repercusiones funcionales, estéticas y psicológicas. Objetivo Analizar la incidencia y características de estas lesiones en jugadores y jugadoras de baloncesto de todos los niveles en los últimos cinco años y aportar evidencia útil para estrategias preventivas. Material y métodos Se realizó una revisión sistemática conforme a PRISMA. La búsqueda se efectuó en cinco bases de datos (diciembre 2024–enero 2025), incluyendo estudios observacionales publicados en inglés o español en los últimos cinco años. La calidad metodológica se evaluó mediante la escala Newcastle–Ottawa. Resultados De 217 estudios identificados, 12 cumplieron criterios de inclusión. Las lesiones más frecuentes fueron fracturas nasales, seguidas de laceraciones y abrasiones corneales. El mecanismo principal fue el contacto con otro jugador, seguido del impacto con el balón. La incidencia fue mayor en varones. Conclusión Las lesiones faciales en baloncesto son frecuentes y significativas, pero siguen subestimadas, por lo que se recomienda promover medidas preventivas y el uso de protección facial.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.021
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch, Meta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.674
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.021
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0030.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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 head0.027
GPT teacher head0.381
Teacher spread0.353 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
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
Published2025
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