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Journal de Traumatologie du Sport最新文献

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Estimation du risque de blessures en utilisant le machine learning basée sur le monitoring de la perception des états physiques et mentaux des athlètes : étude préliminaire sur 110 athlètes de haut niveau suivis sur une période de 18 mois 基于监测运动员身心状态感知的机器学习损伤风险评估:对110名高水平运动员进行为期18个月的初步研究
Q4 Medicine Pub Date : 2023-06-01 DOI: 10.1016/j.jts.2023.04.002
J. Tondut , P.-E. Dandrieux , B. Caumeil , A. Ruffault , C. Giroux , G. Guilhem , L. Navarro , P. Édouard

Afin de mieux prévenir les blessures en sport, les mesures de prévention offrent aujourd’hui de nouveaux outils, comme le machine learning, pour accéder à une estimation du risque de blessures. Cet article s’attache à estimer le risque de blessures de 110 athlètes pratiquant des sports impliquant des répétitions de sprints (rugby à 7, athlétisme, bobsleigh). Les facteurs de risque mesurés quotidiennement (données d’entrées du modèle) étaient les perceptions des états physiques et psychologiques des athlètes, autorapportés chaque matin et chaque soir dans une application dédiée. Les données de sortie correspondaient aux blessures recensées par les athlètes. Un modèle de Decision Tree a été entraîné et optimisé pour réaliser la prédiction de la survenue d’une blessure en fonction des facteurs mesurés. Les performances du modèle ont été évaluées sur un nouveau jeu de données qui permettait d’atteindre les scores de performance suivants (accuracy = 0,91 [0,02] ; précision = 0,15 [0,04] ; recall = 0,18 [0,05] ; spécificité = 0,95 [0,02] ; ROC AUC = 0,56 [0,02]). L’estimation du risque de blessures est rendue particulièrement difficile, notamment en raison du déséquilibre entre le nombre de blessures et le nombre d’observations. L’interprétation du modèle de prédiction montrait que les facteurs les plus influents étaient les facteurs physiques et les émotions positives.

In order to better prevent injuries in sport, prevention measures now offer new tools such as machine learning to access an estimation of the injury risk. This article attempts to estimate the injury risk of 110 athletes practicing sports involving repeated sprints (rugby at 7, athletics, bobsleigh). The risk factors measured daily (input data of the model) were the perceptions of the physical and psychological states of the athletes, self-reported each morning and evening in a dedicated application. The output data corresponded to the injuries identified by the athletes. A Decision Tree model was trained and optimized to predict the occurrence of an injury based on the measured factors. Model performance was evaluated on a new dataset that achieved the following performance scores (accuracy = 0.91 [0.02]; precision = 0.15 [0.04]; recall = 0.18 [0.05]; specificity = 0.95 [0.02]; ROC AUC = 0.56 [0.02]). Estimating the risk of injury is made particularly difficult, especially because of the imbalance between the number of injuries and the number of observations. The interpretation of the prediction model showed that the most influential factors were physical factors and positive emotions.

为了更好地预防运动损伤,预防措施现在提供了新的工具,如机器学习,以获取损伤风险评估。本文旨在评估110名运动员在重复短跑(7人橄榄球、田径、有舵雪橇)中受伤的风险。每天测量的风险因素(模型输入数据)是运动员对身体和心理状态的感知,每天早上和晚上在一个专门的应用程序中输入。输出数据与运动员报告的受伤情况一致。对决策树模型进行了训练和优化,以根据测量的因素预测损伤的发生。在一个新的数据集上评估模型的性能,该数据集允许以下性能分数(精度= 0.91 [0.02];准确度= 0.15 [0.04];召回= 0.18 [0.05];特异性= 0.95 [0.02];ROC AUC = 0.56[0.02])。估计伤害风险特别困难,部分原因是伤害数量和观察数量之间的不平衡。对预测模型的解释表明,身体因素和积极情绪是影响最大的因素。为了更好地预防运动中的伤害,现在的预防措施提供了新的工具,如机器学习来获取伤害风险的估计。这篇文章试图估计110名运动员重复冲刺运动(7岁橄榄球、田径、有滑索)的伤害风险。每日测量的风险因素(模型的输入数据)是运动员对身体和心理状态的感知,每天早晚在专门应用中自我报告。产出(data corresponded to The伤害各项by The奥林匹克。对决策树模型进行了训练和优化,以根据测量的因素预测伤害的发生。在一个新数据集上评估模型性能,该数据集的性能得分如下(准确度= 0.91 [0.02];精度= 0.15 [0.04];召回= 0.18 [0.05];特异性= 0.95 [0.02];ROC AUC = 0.56[0.02])。对伤害风险的评估尤其困难,特别是因为伤害的数量和观察的数量之间不平衡。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的面积为,其中土地和(1.1%)水。
{"title":"Estimation du risque de blessures en utilisant le machine learning basée sur le monitoring de la perception des états physiques et mentaux des athlètes : étude préliminaire sur 110 athlètes de haut niveau suivis sur une période de 18 mois","authors":"J. Tondut ,&nbsp;P.-E. Dandrieux ,&nbsp;B. Caumeil ,&nbsp;A. Ruffault ,&nbsp;C. Giroux ,&nbsp;G. Guilhem ,&nbsp;L. Navarro ,&nbsp;P. Édouard","doi":"10.1016/j.jts.2023.04.002","DOIUrl":"10.1016/j.jts.2023.04.002","url":null,"abstract":"<div><p>Afin de mieux prévenir les blessures en sport, les mesures de prévention offrent aujourd’hui de nouveaux outils, comme le <em>machine learning</em>, pour accéder à une estimation du risque de blessures. Cet article s’attache à estimer le risque de blessures de 110 athlètes pratiquant des sports impliquant des répétitions de sprints (rugby à 7, athlétisme, bobsleigh). Les facteurs de risque mesurés quotidiennement (données d’entrées du modèle) étaient les perceptions des états physiques et psychologiques des athlètes, autorapportés chaque matin et chaque soir dans une application dédiée. Les données de sortie correspondaient aux blessures recensées par les athlètes. Un modèle de <em>Decision Tree</em> a été entraîné et optimisé pour réaliser la prédiction de la survenue d’une blessure en fonction des facteurs mesurés. Les performances du modèle ont été évaluées sur un nouveau jeu de données qui permettait d’atteindre les scores de performance suivants (<em>accuracy</em> <!-->=<!--> <!-->0,91 [0,02] ; précision<!--> <!-->=<!--> <!-->0,15 [0,04] ; <em>recall</em> <!-->=<!--> <!-->0,18 [0,05] ; spécificité<!--> <!-->=<!--> <!-->0,95 [0,02] ; ROC AUC<!--> <!-->=<!--> <!-->0,56 [0,02]). L’estimation du risque de blessures est rendue particulièrement difficile, notamment en raison du déséquilibre entre le nombre de blessures et le nombre d’observations. L’interprétation du modèle de prédiction montrait que les facteurs les plus influents étaient les facteurs physiques et les émotions positives.</p></div><div><p>In order to better prevent injuries in sport, prevention measures now offer new tools such as machine learning to access an estimation of the injury risk. This article attempts to estimate the injury risk of 110 athletes practicing sports involving repeated sprints (rugby at 7, athletics, bobsleigh). The risk factors measured daily (input data of the model) were the perceptions of the physical and psychological states of the athletes, self-reported each morning and evening in a dedicated application. The output data corresponded to the injuries identified by the athletes. A Decision Tree model was trained and optimized to predict the occurrence of an injury based on the measured factors. Model performance was evaluated on a new dataset that achieved the following performance scores (accuracy<!--> <!-->=<!--> <!-->0.91 [0.02]; precision<!--> <!-->=<!--> <!-->0.15 [0.04]; recall<!--> <!-->=<!--> <!-->0.18 [0.05]; specificity<!--> <!-->=<!--> <!-->0.95 [0.02]; ROC AUC<!--> <!-->=<!--> <!-->0.56 [0.02]). Estimating the risk of injury is made particularly difficult, especially because of the imbalance between the number of injuries and the number of observations. The interpretation of the prediction model showed that the most influential factors were physical factors and positive emotions.</p></div>","PeriodicalId":38932,"journal":{"name":"Journal de Traumatologie du Sport","volume":"40 2","pages":"Pages 74-80"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"48767074","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Blessures et prévention dans le sport : pourquoi ne pas changer de vision et voir le verre à moitié plein ? 运动中的伤害与预防:为什么不改变视野,看到半满的杯子呢?
Q4 Medicine Pub Date : 2023-06-01 DOI: 10.1016/j.jts.2023.03.001
K. Guex , F. Svensson , P. Edouard
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Sommaire 摘要
Q4 Medicine Pub Date : 2023-06-01 DOI: 10.1016/S0762-915X(23)00051-7
{"title":"Sommaire","authors":"","doi":"10.1016/S0762-915X(23)00051-7","DOIUrl":"https://doi.org/10.1016/S0762-915X(23)00051-7","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":38932,"journal":{"name":"Journal de Traumatologie du Sport","volume":"40 2","pages":"Pages v-vi"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"49900595","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Méthodes de recueil et report des données épidémiologiques sur les blessures et les maladies dans le sport : synthèse ReFORM de la position de consensus du Comité international olympique 收集和报告运动损伤和疾病流行病学数据的方法:国际奥委会共识立场的改革综合
Q4 Medicine Pub Date : 2023-06-01 DOI: 10.1016/j.jts.2023.03.004
Pascal Edouard , Gael Guilhem , François Delvaux , Thomas Romeas , Philippe M. Tscholl , Eric Besenius , Caroline Mouton , Christian Nuehrenboerger , Bénédicte Forthomme , Romain Seil , Camille Tooth
{"title":"Méthodes de recueil et report des données épidémiologiques sur les blessures et les maladies dans le sport : synthèse ReFORM de la position de consensus du Comité international olympique","authors":"Pascal Edouard ,&nbsp;Gael Guilhem ,&nbsp;François Delvaux ,&nbsp;Thomas Romeas ,&nbsp;Philippe M. Tscholl ,&nbsp;Eric Besenius ,&nbsp;Caroline Mouton ,&nbsp;Christian Nuehrenboerger ,&nbsp;Bénédicte Forthomme ,&nbsp;Romain Seil ,&nbsp;Camille Tooth","doi":"10.1016/j.jts.2023.03.004","DOIUrl":"10.1016/j.jts.2023.03.004","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":38932,"journal":{"name":"Journal de Traumatologie du Sport","volume":"40 2","pages":"Pages 126-129"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"45595763","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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L’intelligence artificielle au service de la prévention des blessures en sport 人工智能用于预防运动中的伤害
Q4 Medicine Pub Date : 2023-06-01 DOI: 10.1016/j.jts.2023.05.001
P. Edouard , L. Navarro
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Association entre la perte de force des fléchisseurs du genou et les douleurs postéro-médiales du genou opéré d’une reconstruction du ligament croisé antérieur avec une technique utilisant les ischio-jambiers : mythe ou réalité ? 膝关节屈肌力量丧失与腘绳肌技术前交叉韧带重建后膝关节内侧疼痛之间的联系:神话还是现实?
Q4 Medicine Pub Date : 2023-06-01 DOI: 10.1016/j.jts.2023.03.002
B. Louguet , P. Menu , J. Grondin , P. Daley , Y. Quinette , A. Fouasson-Chailloux , M. Dauty

Introduction

Après reconstruction du ligament croisé antérieur avec une technique utilisant les ischio-jambiers, une perte de force des fléchisseurs du genou a été expliquée par la morbidité du site donneur. L’association avec des douleurs postéro-médiales du genou n’a jamais été étudiée. Ainsi, l’objectif de cette étude a été de mesurer l’association entre les douleurs postéro-médiales du genou et la perte de force des fléchisseurs du genou durant les premiers mois postopératoires.

Méthodes

Deux cent quarante-et-un patients, opérés selon la technique utilisant les « Droit Interne-Demi-Tendineux », ont été inclus s’ils avaient été suivis à 4 et 6 mois postopératoires pour une évaluation isocinétique du ratio bilatéral (LSI) des fléchisseurs du genou. Deux groupes ont été comparés en fonction de la présence ou non d’une douleur postéro-médiale du genou rapportée à 4 mois postopératoires.

Résultats

Parmi les patients, 12,4 % ont rapporté une douleur postéro-médiale du genou à 4 mois postopératoires. Les douleurs étaient survenues lors d’un étirement brutal des ischio-jambiers dans un délai moyen de 3 semaines postopératoires (60 %) ou elles persistaient depuis la chirurgie (40 %). La perte de force musculaire des fléchisseurs du genou des patients douloureux était significativement plus grande à 4 mois postopératoires par comparaison à celle des patients qui n’avaient pas déclaré de douleur (IJ LSI à 60°/s : 66,0 ± 13,3 % vs 84,1 ± 12,7 % ; p < 0,0001) alors que la perte de force des extenseurs était comparable. À 6 mois postopératoires, le LSI des fléchisseurs du genou, le score fonctionnel de Lysholm et le LSI de saut monopodal étaient comparables.

Conclusion

Les patients qui ont présenté des douleurs postéro-médiales après reconstruction du ligament croisé antérieur avec une technique utilisant les ischio-jambiers mettaient plus de temps à récupérer la force des fléchisseurs du genou.

Introduction

After anterior cruciate ligament reconstruction using hamstring graft, a loss of knee flexors strength was explained by the donor site morbidity. The association with posteromedial knee pain has never been studied. Therefore, the aim of this study was to measure the association between posteromedial knee pain and loss of knee flexors strength during the first postoperative months.

Methods

Two hundred and forty-one patients, operated using the Semi-Tendinous-Gracilis procedure, were included if they had been followed up at 4 and 6 postoperative months for an isokinetic measurement of the bilateral knee flexors ratio. Two groups were compared according to the presence or absence of posteromedial knee pain reported at 4 postoperative months.

Results

Among the patients, 12.4% reported posteromedial knee pain at 4 postoperative

背景:在使用腘绳肌技术重建前交叉韧带后,膝关节屈肌的力量丧失被解释为供体部位的发病率。与膝关节后内侧疼痛的关系从未被研究过。因此,本研究的目的是测量术后头几个月膝关节后内侧疼痛与膝关节屈肌力量丧失之间的关系。方法241例采用“右肌腱内半腱”技术进行手术的患者,如果他们在术后4个月和6个月随访,进行双侧屈肌比值(LSI)等速评估。两组患者在术后4个月是否有膝关节后内侧疼痛进行比较。结果12.4%的患者术后4个月出现膝关节后内侧疼痛。疼痛发生在术后3周内(60%)或术后持续(40%)。fléchisseurs肌肉力量的丧失患者的膝关节疼痛明显更大的患者术后4月相比于那些未申报的疼痛(lse: 66.0±60°/ s地市级13.3% vs 84.1±12.7%;p <0.0001),而拉伸器的力损失是相当的。术后6个月,膝关节屈肌的LSI、Lysholm功能评分和单足跳跃的LSI具有可比性。结论:采用腘绳肌技术重建前交叉韧带后出现后内侧疼痛的患者恢复膝关节屈肌力量的时间较长。在使用hamstring移植进行交叉韧带重建后,膝关节屈肌力量的丧失被解释为供体部位的发病率。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的总面积是,其中土地和(3.064平方公里)水。因此,本研究的目的是测量术后第一个月膝关节后内侧疼痛与膝关节屈肌力量丧失之间的关系。方法包括141名使用半肌腱- gracilis手术的患者,如果他们在术后4个月和6个月随访,以测量双侧膝关节屈肌比值。根据术后4个月报告的膝关节后内侧疼痛是否存在,对两组进行比较。结果12.4%的患者术后4个月出现后内侧膝关节疼痛。疼痛发生在手术后平均3周内(60%)或手术后持续(40%)。与无疼痛患者相比,有疼痛患者术后4个月膝关节屈肌力量损失显著增加(60°/s时LSI: 66.0±13.3% vs 84.1±12.7%;P <= =地理= =根据美国人口普查,该镇总面积为,其中土地和(0.0%)水。术后6个月,膝关节屈肌力量LSI、Lysholm功能评分和单腿跳测LSI具有可比性。结论:采用半肌腱- gracilis手术重建前十字韧带后出现后内侧膝关节疼痛的患者恢复膝关节屈肌强度的时间较长。
{"title":"Association entre la perte de force des fléchisseurs du genou et les douleurs postéro-médiales du genou opéré d’une reconstruction du ligament croisé antérieur avec une technique utilisant les ischio-jambiers : mythe ou réalité ?","authors":"B. Louguet ,&nbsp;P. Menu ,&nbsp;J. Grondin ,&nbsp;P. Daley ,&nbsp;Y. Quinette ,&nbsp;A. Fouasson-Chailloux ,&nbsp;M. Dauty","doi":"10.1016/j.jts.2023.03.002","DOIUrl":"10.1016/j.jts.2023.03.002","url":null,"abstract":"<div><h3>Introduction</h3><p>Après reconstruction du ligament croisé antérieur avec une technique utilisant les ischio-jambiers, une perte de force des fléchisseurs du genou a été expliquée par la morbidité du site donneur. L’association avec des douleurs postéro-médiales du genou n’a jamais été étudiée. Ainsi, l’objectif de cette étude a été de mesurer l’association entre les douleurs postéro-médiales du genou et la perte de force des fléchisseurs du genou durant les premiers mois postopératoires.</p></div><div><h3>Méthodes</h3><p>Deux cent quarante-et-un patients, opérés selon la technique utilisant les « Droit Interne-Demi-Tendineux », ont été inclus s’ils avaient été suivis à 4 et 6 mois postopératoires pour une évaluation isocinétique du ratio bilatéral (LSI) des fléchisseurs du genou. Deux groupes ont été comparés en fonction de la présence ou non d’une douleur postéro-médiale du genou rapportée à 4 mois postopératoires.</p></div><div><h3>Résultats</h3><p>Parmi les patients, 12,4 % ont rapporté une douleur postéro-médiale du genou à 4 mois postopératoires. Les douleurs étaient survenues lors d’un étirement brutal des ischio-jambiers dans un délai moyen de 3 semaines postopératoires (60 %) ou elles persistaient depuis la chirurgie (40 %). La perte de force musculaire des fléchisseurs du genou des patients douloureux était significativement plus grande à 4 mois postopératoires par comparaison à celle des patients qui n’avaient pas déclaré de douleur (IJ LSI à 60°/s : 66,0<!--> <!-->±<!--> <!-->13,3 % vs 84,1<!--> <!-->±<!--> <!-->12,7 % ; <em>p</em> <!-->&lt;<!--> <!-->0,0001) alors que la perte de force des extenseurs était comparable. À 6 mois postopératoires, le LSI des fléchisseurs du genou, le score fonctionnel de Lysholm et le LSI de saut monopodal étaient comparables.</p></div><div><h3>Conclusion</h3><p>Les patients qui ont présenté des douleurs postéro-médiales après reconstruction du ligament croisé antérieur avec une technique utilisant les ischio-jambiers mettaient plus de temps à récupérer la force des fléchisseurs du genou.</p></div><div><h3>Introduction</h3><p>After anterior cruciate ligament reconstruction using hamstring graft, a loss of knee flexors strength was explained by the donor site morbidity. The association with posteromedial knee pain has never been studied. Therefore, the aim of this study was to measure the association between posteromedial knee pain and loss of knee flexors strength during the first postoperative months.</p></div><div><h3>Methods</h3><p>Two hundred and forty-one patients, operated using the Semi-Tendinous-Gracilis procedure, were included if they had been followed up at 4 and 6 postoperative months for an isokinetic measurement of the bilateral knee flexors ratio. Two groups were compared according to the presence or absence of posteromedial knee pain reported at 4 postoperative months.</p></div><div><h3>Results</h3><p>Among the patients, 12.4% reported posteromedial knee pain at 4 postoperative ","PeriodicalId":38932,"journal":{"name":"Journal de Traumatologie du Sport","volume":"40 2","pages":"Pages 104-112"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47703756","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Le sport pendant le troisième cycle des études médicales de médecine générale : étude transversale par questionnaire en ligne 普通医学研究生阶段的运动:在线问卷横断面研究
Q4 Medicine Pub Date : 2023-06-01 DOI: 10.1016/j.jts.2023.02.001
K. Bakir , P. Edouard , B. Laval

Introduction

Le troisième cycle des études médicales en médecine générale (TCEM) constitue une période de transition entre le deuxième cycle et un apprentissage approfondi de l’exercice professionnel. C’est une période qui peut être vécue comme difficile par certains étudiants, notamment en raison du temps de travail souvent élevé. Le temps consacré aux activités extraprofessionnelles, y compris aux activités sportives, peut s’en trouver impacté. L’objectif principal de cette étude était d’explorer une modification des pratiques sportives lors de l’entrée en troisième cycle d’études médicales en médecine générale.

Méthode

Une étude descriptive transversale a été réalisée par le biais d’un questionnaire en ligne diffusé aux étudiants de troisième cycle d’études médicales en médecine générale dans la région Auvergne-Rhône-Alpes.

Résultats

Nous avons obtenu 203 réponses au questionnaire d’étudiants en TCEM qui pratiquaient du sport en deuxième cycle d’études médicales, et 188 réponses ont été analysées. Au total, 71,3 % des étudiants pratiquaient un sport pendant le TCEM et 28,7 % avaient stoppé leur pratique sportive lors de l’entrée en TCEM. Cet arrêt était en lien avec le temps de travail hebdomadaire élevé, l’heure tardive de départ du lieu de stage et l’impossibilité de prendre une pause, à midi, supérieure à 1 h. Il existait une altération de la qualité de vie perçue chez ces étudiants ayant arrêté le sport. Les habitudes de pratique sportive (type de sport, et mode de pratique) n’étaient pas modifiées lors de l’entrée en TCEM ; cependant, le temps de pratique hebdomadaire diminuait avec l’augmentation du volume horaire de travail.

Conclusion

Les étudiants de troisième cycle en médecine générale font du sport, mais beaucoup voudraient y consacrer plus de temps. Une meilleure gestion des horaires de travail pourrait y contribuer et, ainsi, améliorer la qualité de vie de ces étudiants.

Introduction

The third cycle of medical studies in general practice constitutes a period of transition with the second cycle and an in-depth learning of professional practice. This is a period that can be experienced as difficult by some students, in particular because of the long working hours. The time devoted to extra-professional activities, including sports activities, may be impacted. The main objective of this study was to seek a change in sports practices when entering the third cycle of medical studies in general medicine.

Method

A cross-sectional descriptive study was carried out through an online questionnaire distributed to third cycle students in general medicine in the Auvergne-Rhône-Alpes region.

Results

We obtained 203 responses to the questionnaire of students who practiced sports during the second cycle of medical studies, and 188 responses were analyzed. In total, 71.3% of

普通医学研究的第三阶段(TCEM)是第二阶段和深入的专业实践学习之间的过渡时期。对于一些学生来说,这是一个艰难的时期,尤其是因为工作时间通常很长。这可能会影响用于非工作活动的时间,包括体育活动。本研究的主要目的是探讨在进入普通医学研究生阶段时运动实践的变化。方法通过在线问卷对auvergne - rhone - alpes地区的普通医学研究生进行横断面描述性研究。结果对医学研究生运动学生问卷共收到203份回复,并对188份回复进行分析。共有71.3%的学生在emct期间参加了体育活动,28.7%的学生在进入emct时停止了体育活动。这项判决是每周的工作时间与高起步晚、实习地点和无法休息,中午,大于1 h。还有一个生活质量受损感知这些逮捕学生体育家。进入TCEM时,运动习惯(运动类型、运动模式)没有改变;然而,每周练习的时间随着工作时间的增加而减少。全科医学研究生从事运动,但许多人愿意花更多的时间在运动上。更好地管理工作时间可以帮助这一点,从而提高这些学生的生活质量。一般实践医学研究的第三阶段是一个过渡时期,第二阶段是深入学习专业实践。这段时间对一些学生来说是很困难的,特别是因为工作时间很长。用于非专业活动(包括体育活动)的时间可能会受到影响。该研究的主要目的是在进入全科医学第三轮医学研究时寻求改变运动实践。横断面描述性研究方法是通过向auvergne - rhone - alpes地区普通医学研究生发放的在线问卷进行的。对医学研究第二阶段从事体育活动的学生进行问卷调查,得到203份答复,并对188份答复进行分析。= =地理= =根据美国人口普查局的数据,该县总面积为,其中土地和(0.3%)水。这一中断与每周工作时间高、从实习地点出发时间晚以及无法在中午休息超过1小时有关。在这些停止运动的学生中,生活质量发生了变化。进入第三轮时,运动习惯(运动类型和运动方式)没有改变;然而,每周练习时间减少了,并与每小时的工作量相对应。结论:全科医学研究生中存在体育实践,但许多人希望花更多时间从事体育实践。这在一定程度上可以通过更好地管理工作时间来实现,并可能有助于改善这些学生的生活质量。
{"title":"Le sport pendant le troisième cycle des études médicales de médecine générale : étude transversale par questionnaire en ligne","authors":"K. Bakir ,&nbsp;P. Edouard ,&nbsp;B. Laval","doi":"10.1016/j.jts.2023.02.001","DOIUrl":"10.1016/j.jts.2023.02.001","url":null,"abstract":"<div><h3>Introduction</h3><p>Le troisième cycle des études médicales en médecine générale (TCEM) constitue une période de transition entre le deuxième cycle et un apprentissage approfondi de l’exercice professionnel. C’est une période qui peut être vécue comme difficile par certains étudiants, notamment en raison du temps de travail souvent élevé. Le temps consacré aux activités extraprofessionnelles, y compris aux activités sportives, peut s’en trouver impacté. L’objectif principal de cette étude était d’explorer une modification des pratiques sportives lors de l’entrée en troisième cycle d’études médicales en médecine générale.</p></div><div><h3>Méthode</h3><p>Une étude descriptive transversale a été réalisée par le biais d’un questionnaire en ligne diffusé aux étudiants de troisième cycle d’études médicales en médecine générale dans la région Auvergne-Rhône-Alpes.</p></div><div><h3>Résultats</h3><p>Nous avons obtenu 203 réponses au questionnaire d’étudiants en TCEM qui pratiquaient du sport en deuxième cycle d’études médicales, et 188 réponses ont été analysées. Au total, 71,3 % des étudiants pratiquaient un sport pendant le TCEM et 28,7 % avaient stoppé leur pratique sportive lors de l’entrée en TCEM. Cet arrêt était en lien avec le temps de travail hebdomadaire élevé, l’heure tardive de départ du lieu de stage et l’impossibilité de prendre une pause, à midi, supérieure à 1<!--> <!-->h. Il existait une altération de la qualité de vie perçue chez ces étudiants ayant arrêté le sport. Les habitudes de pratique sportive (type de sport, et mode de pratique) n’étaient pas modifiées lors de l’entrée en TCEM ; cependant, le temps de pratique hebdomadaire diminuait avec l’augmentation du volume horaire de travail.</p></div><div><h3>Conclusion</h3><p>Les étudiants de troisième cycle en médecine générale font du sport, mais beaucoup voudraient y consacrer plus de temps. Une meilleure gestion des horaires de travail pourrait y contribuer et, ainsi, améliorer la qualité de vie de ces étudiants.</p></div><div><h3>Introduction</h3><p>The third cycle of medical studies in general practice constitutes a period of transition with the second cycle and an in-depth learning of professional practice. This is a period that can be experienced as difficult by some students, in particular because of the long working hours. The time devoted to extra-professional activities, including sports activities, may be impacted. The main objective of this study was to seek a change in sports practices when entering the third cycle of medical studies in general medicine.</p></div><div><h3>Method</h3><p>A cross-sectional descriptive study was carried out through an online questionnaire distributed to third cycle students in general medicine in the Auvergne-Rhône-Alpes region.</p></div><div><h3>Results</h3><p>We obtained 203 responses to the questionnaire of students who practiced sports during the second cycle of medical studies, and 188 responses were analyzed. In total, 71.3% of","PeriodicalId":38932,"journal":{"name":"Journal de Traumatologie du Sport","volume":"40 2","pages":"Pages 113-119"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47773404","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Fiche pratique du Star Excursion Balance Test modifié (SEBTm) 修改的星空游览平衡测试(SEBTM)
Q4 Medicine Pub Date : 2023-06-01 DOI: 10.1016/j.jts.2023.04.008
A. Braga , A. Rambaud
{"title":"Fiche pratique du Star Excursion Balance Test modifié (SEBTm)","authors":"A. Braga ,&nbsp;A. Rambaud","doi":"10.1016/j.jts.2023.04.008","DOIUrl":"10.1016/j.jts.2023.04.008","url":null,"abstract":"","PeriodicalId":38932,"journal":{"name":"Journal de Traumatologie du Sport","volume":"40 2","pages":"Pages 130-132"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"43774949","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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La prédiction des blessures en sport : fiction ou réalité ? 运动损伤预测:虚构还是现实?
Q4 Medicine Pub Date : 2023-06-01 DOI: 10.1016/j.jts.2023.03.006
Jeanne Tondut , Pierre-Eddy Dandrieux , Laurent Navarro , Christophe Ley , Pascal Édouard

La blessure en sport représente aujourd’hui une grande problématique pour les athlètes et leur entourage. Des mesures de prévention sont développées et sont à disposition du milieu sportif. Parmi elles, l’émergence de nouvelles technologies et d’approches d’analyse des données offrent de nouvelles opportunités. Compte tenu du fait que ces méthodes de prédiction tendent à se développer, il nous a semblé important que les acteurs autour de l’athlète et, en particulier les professionnels de santé, aient des notions pour mieux comprendre ces approches et pouvoir interpréter les travaux présentant des analyses de prédiction (estimation du risque) des blessures. À travers cet article de mise au point, s’appuyant sur une revue narrative de la littérature, nous avons présenté le Machine Learning (ML) ainsi que ses applications et ses limites. Le ML, ou « apprentissage automatique » en français, est un outil dérivé des statistiques, apparenté à l’intelligence artificielle qui permet de construire, à partir de données d’entrée (variables prédictives) et de sortie (variables à prédire), des modèles capables de prédire un évènement. Ainsi, comme toute analyse, le ML peut présenter certaines limites et certains risques qu’il convient d’éviter, mais aussi de connaître et détecter quand on lit des articles/travaux utilisant le ML ou quand on veut l’utiliser. En conclusion, en traumatologie du sport, les modèles de Machine Learning offrent l’opportunité : 1) d’aider le diagnostic de blessures  ou 2) d’optimiser l’entraînement des athlètes en estimant leur risque de blessure, à la fois dans un contexte de screening et de monitoring. Toutefois, cet outil de prédiction ne peut s’adapter à toutes les situations sans risque et peut parfois conduire à de fausses prédictions. Ainsi, le Machine Learning offre des perspectives intéressantes avec la possibilité d’avoir un outil d’aide à la décision pour les acteurs de terrain, mais il convient de prendre en compte les limites et les risques de cette approche afin de les utiliser au mieux et d’en tirer les meilleurs avantages. Le Machine Learning n’est pas une boule de cristal qui permet de voir le futur, mais une méthode d’analyse de données qui s’appuie sur des données mesurées et dépend donc de la qualité de ces dernières.

Today, injury in sport represents a major problem for athletes and their entourage. Prevention measures are developed and are available to the sports community. Among them, the emergence of new technologies and data analysis approaches offer new opportunities. Given the fact that these prediction methods tend to develop, it seemed important to us that the actors around the athlete, and in particular health professionals, have notions to better understand these approaches and to be able to interpret the work presenting injury prediction (risk estimation) analyses. Through this article, based on a narrative review of the lite

今天,运动损伤对运动员和他们周围的人来说是一个大问题。制定了预防措施,并向体育界提供。其中,新技术和数据分析方法的出现提供了新的机会。预测,鉴于这些方法往往会发展壮大,在我们看来很重要的演员和运动员,尤其是周围的卫生专业人员,但为了更好地理解这些概念的方法,并能够解释工作具有风险的预测分析(估计)的伤害。通过这篇重点文章,基于叙述性文献综述,我们介绍了机器学习(ML)及其应用和局限性。ML,或法语中的“机器学习”,是一种源自统计的工具,类似于人工智能,它允许从输入(预测变量)和输出(要预测的变量)数据构建能够预测事件的模型。因此,就像任何分析一样,ML可能有一定的局限性和风险,需要避免,但当阅读使用ML的文章/工作或想要使用它时,也需要了解和检测。总之,在运动创伤学中,机器学习模型提供了一个机会:1)帮助损伤诊断,或2)在筛查和监测的背景下,通过估计运动员的损伤风险来优化运动员的训练。然而,这种预测工具不能在没有风险的情况下适应所有情况,有时会导致错误的预测。因此,机器学习提供了有趣的视角,有可能为该领域的参与者提供决策支持工具,但必须考虑到这种方法的局限性和风险,以便充分利用它们并获得最大的好处。机器学习不是一个可以看到未来的水晶球,而是一种基于测量数据的数据分析方法,因此依赖于测量数据的质量。今天,运动损伤是运动员及其周围环境的主要问题。制定了预防措施,并向体育界提供。其中,新技术和数据分析方法的出现提供了新的机遇。鉴于这些预测方法往往会发展,我们认为重要的是,运动员周围的行动者,特别是卫生专业人员,应该有一些概念来更好地理解这些方法,并能够解释呈现伤害预测(风险估计)分析的工作。通过本文,基于对文献的叙述性回顾,我们介绍了机器学习(ML)及其应用和局限性。ML,或“机器学习”,是一种来自统计的工具,与人工智能相关,它使构建输入数据(预测变量)和输出数据(要预测的变量)能够预测事件的模型成为可能。因此,像任何分析一样,ML可能存在一些应该避免的限制和风险,但也要知道和检测何时阅读使用ML的文章/作品,或何时您想使用它。总之,在运动创伤学中,机器学习模型提供了机会:1)帮助诊断或损伤;2)在筛查和监测的背景下,通过评估运动员受伤的风险来优化他们的训练。然而,这种预测工具不能在没有风险的情况下适用于所有情况,有时可能导致错误的预测。因此,机器学习为实地行动者提供了具有决策支持工具可能性的有趣视角,但必须考虑到这种方法的局限性和风险,以便更好地利用它们并获得最佳效益。机器学习不是让我们看到未来的水晶球,而是一种数据分析方法,它与测量的数据相联系,因此依赖于数据的质量。
{"title":"La prédiction des blessures en sport : fiction ou réalité ?","authors":"Jeanne Tondut ,&nbsp;Pierre-Eddy Dandrieux ,&nbsp;Laurent Navarro ,&nbsp;Christophe Ley ,&nbsp;Pascal Édouard","doi":"10.1016/j.jts.2023.03.006","DOIUrl":"10.1016/j.jts.2023.03.006","url":null,"abstract":"<div><p>La blessure en sport représente aujourd’hui une grande problématique pour les athlètes et leur entourage. Des mesures de prévention sont développées et sont à disposition du milieu sportif. Parmi elles, l’émergence de nouvelles technologies et d’approches d’analyse des données offrent de nouvelles opportunités. Compte tenu du fait que ces méthodes de prédiction tendent à se développer, il nous a semblé important que les acteurs autour de l’athlète et, en particulier les professionnels de santé, aient des notions pour mieux comprendre ces approches et pouvoir interpréter les travaux présentant des analyses de prédiction (estimation du risque) des blessures. À travers cet article de mise au point, s’appuyant sur une revue narrative de la littérature, nous avons présenté le <em>Machine Learning</em> (ML) ainsi que ses applications et ses limites. Le ML, ou « apprentissage automatique » en français, est un outil dérivé des statistiques, apparenté à l’intelligence artificielle qui permet de construire, à partir de données d’entrée (variables prédictives) et de sortie (variables à prédire), des modèles capables de prédire un évènement. Ainsi, comme toute analyse, le ML peut présenter certaines limites et certains risques qu’il convient d’éviter, mais aussi de connaître et détecter quand on lit des articles/travaux utilisant le ML ou quand on veut l’utiliser. En conclusion, en traumatologie du sport, les modèles de <em>Machine Learning</em> offrent l’opportunité : 1) d’aider le diagnostic de blessures  ou 2) d’optimiser l’entraînement des athlètes en estimant leur risque de blessure, à la fois dans un contexte de <em>screening</em> et de <em>monitoring</em>. Toutefois, cet outil de prédiction ne peut s’adapter à toutes les situations sans risque et peut parfois conduire à de fausses prédictions. Ainsi, le <em>Machine Learning</em> offre des perspectives intéressantes avec la possibilité d’avoir un outil d’aide à la décision pour les acteurs de terrain, mais il convient de prendre en compte les limites et les risques de cette approche afin de les utiliser au mieux et d’en tirer les meilleurs avantages. Le <em>Machine Learning</em> n’est pas une boule de cristal qui permet de voir le futur, mais une méthode d’analyse de données qui s’appuie sur des données mesurées et dépend donc de la qualité de ces dernières.</p></div><div><p>Today, injury in sport represents a major problem for athletes and their entourage. Prevention measures are developed and are available to the sports community. Among them, the emergence of new technologies and data analysis approaches offer new opportunities. Given the fact that these prediction methods tend to develop, it seemed important to us that the actors around the athlete, and in particular health professionals, have notions to better understand these approaches and to be able to interpret the work presenting injury prediction (risk estimation) analyses. Through this article, based on a narrative review of the lite","PeriodicalId":38932,"journal":{"name":"Journal de Traumatologie du Sport","volume":"40 2","pages":"Pages 62-68"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2023-06-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"47841714","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Calendrier des congres 大会日历
Q4 Medicine Pub Date : 2023-06-01 DOI: 10.1016/S0762-915X(23)00054-2
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期刊
Journal de Traumatologie du Sport
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