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一种名为机器学习的先进统计方法，利用算法来处理不平衡数据集，并进行多变量交互建模。这种统计技术已应用于足球领域，用于预测球员的职业发展轨迹、出勤情况、训练负荷，以及为俱乐部评估球员的身体表现。
一种名为机器学习的先进统计方法，利用算法来处理不平衡数据集，并进行多变量交互建模。这种统计技术已应用于足球领域，用于预测球员的职业发展轨迹、出勤情况、训练负荷，以及为俱乐部评估球员的身体表现。
本研究对过去十年间职业男子足球领域开发的伤病预测模型进行了简化且实用的概述。
本研究对过去十年间职业男子足球领域开发的伤病预测模型进行了简化且实用的概述。
本研究提供了多种预测模型，这些模型相互补充而非彼此相似，因为不同人群需要不同的训练方法和量身定制的干预措施。因此，本研究对足球运动员管理和伤病预防具有重要的实际意义。力量与体能训练计划、心理支持以及负荷管理策略，均可依据已发现的风险因素进行调整。
本研究提供了多种预测模型，这些模型相互补充而非彼此相似，因为不同人群需要不同的训练方法和量身定制的干预措施。因此，本研究对足球运动员管理和伤病预防具有重要的实际意义。力量与体能训练计划、心理支持以及负荷管理策略，均可依据已发现的风险因素进行调整。
十个知识点
研究选择与质量：经严格筛选流程，从357篇文章中确定26项符合标准的研究。筛选时排除多种不符情况，如样本为其他运动项目、聚焦伤病严重程度等研究。这些研究质量总体良好，在纽卡斯尔 - 渥太华量表评分7 - 9分，在结果确定、随访等关键环节表现佳，为后续分析提供可靠基础，确保研究结论的可信度，体现研究筛选的严谨性与科学性。
研究目的多样性：纳入研究目的多元，涵盖评估肌肉参数、运用机器学习预测特定伤病、探究遗传和心理因素与受伤风险关系等。如部分研究对比受伤和未受伤球员肌肉力量，有的利用机器学习筛选受伤风险因素，还有研究关注基因特征和心理特征对受伤影响。这反映足球运动员受伤风险研究的多维度，为全面理解受伤机制提供丰富视角，也表明该领域研究不断拓展和深入。
参与者与研究设计特点：研究参与者包含3418名球员，年龄多在20 - 29岁，以欧洲球员样本为主，也涉及其他地区。研究设计丰富，有横断面、前瞻性、回顾性、观察性和队列研究。多样设计从不同角度研究受伤风险，如横断面研究对比不同状态球员，前瞻性和队列研究追踪球员受伤情况，为研究提供多层面数据，助力全面探究受伤风险因素。
数据分析方法多样：数据分析运用多种统计方法，逻辑回归分析使用最多，有12项研究采用，用于探究变量与受伤风险关系；10项研究用受试者工作特征曲线下面积评估模型性能；还有线性回归、子组发现分析和广义线性模型等。多样方法适用于不同研究问题和数据特点，反映研究的复杂性和灵活性，为准确分析受伤风险提供技术支持。
下肢损伤为重点关注对象：多数研究聚焦下肢损伤，因足球运动中下肢受伤频繁，肌肉损伤占比大且恢复时间长，平均需2 - 3周，严重影响训练和比赛。研究发现肌肉力量、柔韧性、等速肌力等多种因素影响下肢受伤风险，如俯卧桥保持时间和髋外展肌扭矩与膝关节受伤有关，为预防下肢损伤提供关键依据。
多种因素影响受伤风险：受伤风险受多种因素影响，除下肢相关因素，GPS数据中的累计每周负荷、训练和比赛强度增加与受伤显著相关；伤病史、球员年龄和位置也是重要预测因素，年龄增长、特定位置球员受伤风险更高；生理和心理因素，如压力积累、睡眠不足、心理准备不足以及焦虑等，同样影响受伤风险，表明受伤风险评估需综合考虑多方面因素。
预测模型的性能差异：不同研究预测模型性能不同，AUC值在0.45 - 0.84之间。部分研究模型表现突出，如机器学习研究中SmooteBoostM1方法创建的模型预测腘绳肌受伤效果好，AUC达0.837；逻辑回归分析确定一些重要预测因素。但也有研究模型预测效果不佳，反映预测模型的复杂性和改进空间，为后续研究指明方向。
回归分析应用广泛：回归分析在受伤预测研究中应用广泛，逻辑回归分析常见，用于分析各种因素与受伤风险关系，确定关键预测因素，如髋外展肌扭矩、俯卧桥保持时间等与特定损伤的关联。同时也有多元回归、Cox回归和二元回归模型应用，为研究提供有效工具，在发现受伤风险因素和构建预测模型中发挥重要作用。
机器学习技术潜力大但应用少：机器学习技术在受伤预测研究中有潜力，能处理复杂数据和多变量关系，如有的研究用其预测球员职业轨迹等。但目前应用较少，相比回归分析占比低。未来研究可挖掘其潜力，整合多因素构建更精准模型，为足球伤病预防和球员管理提供更有效支持。
研究局限性与未来方向：研究存在局限性，预测模型、因素和统计方法繁多，数据推广需谨慎；研究涉及不同国家样本，球员生理差异需深入研究。未来研究应整合多因素构建精准模型，考虑不同背景球员特点，运用先进技术优化算法，为足球领域提供更准确、实用的决策支持信息，推动足球运动员伤病预防和管理发展。
研究选择与质量：经严格筛选流程，从357篇文章中确定26项符合标准的研究。筛选时排除多种不符情况，如样本为其他运动项目、聚焦伤病严重程度等研究。这些研究质量总体良好，在纽卡斯尔 - 渥太华量表评分7 - 9分，在结果确定、随访等关键环节表现佳，为后续分析提供可靠基础，确保研究结论的可信度，体现研究筛选的严谨性与科学性。
研究目的多样性：纳入研究目的多元，涵盖评估肌肉参数、运用机器学习预测特定伤病、探究遗传和心理因素与受伤风险关系等。如部分研究对比受伤和未受伤球员肌肉力量，有的利用机器学习筛选受伤风险因素，还有研究关注基因特征和心理特征对受伤影响。这反映足球运动员受伤风险研究的多维度，为全面理解受伤机制提供丰富视角，也表明该领域研究不断拓展和深入。
参与者与研究设计特点：研究参与者包含3418名球员，年龄多在20 - 29岁，以欧洲球员样本为主，也涉及其他地区。研究设计丰富，有横断面、前瞻性、回顾性、观察性和队列研究。多样设计从不同角度研究受伤风险，如横断面研究对比不同状态球员，前瞻性和队列研究追踪球员受伤情况，为研究提供多层面数据，助力全面探究受伤风险因素。
数据分析方法多样：数据分析运用多种统计方法，逻辑回归分析使用最多，有12项研究采用，用于探究变量与受伤风险关系；10项研究用受试者工作特征曲线下面积评估模型性能；还有线性回归、子组发现分析和广义线性模型等。多样方法适用于不同研究问题和数据特点，反映研究的复杂性和灵活性，为准确分析受伤风险提供技术支持。
下肢损伤为重点关注对象：多数研究聚焦下肢损伤，因足球运动中下肢受伤频繁，肌肉损伤占比大且恢复时间长，平均需2 - 3周，严重影响训练和比赛。研究发现肌肉力量、柔韧性、等速肌力等多种因素影响下肢受伤风险，如俯卧桥保持时间和髋外展肌扭矩与膝关节受伤有关，为预防下肢损伤提供关键依据。
多种因素影响受伤风险：受伤风险受多种因素影响，除下肢相关因素，GPS数据中的累计每周负荷、训练和比赛强度增加与受伤显著相关；伤病史、球员年龄和位置也是重要预测因素，年龄增长、特定位置球员受伤风险更高；生理和心理因素，如压力积累、睡眠不足、心理准备不足以及焦虑等，同样影响受伤风险，表明受伤风险评估需综合考虑多方面因素。
预测模型的性能差异：不同研究预测模型性能不同，AUC值在0.45 - 0.84之间。部分研究模型表现突出，如机器学习研究中SmooteBoostM1方法创建的模型预测腘绳肌受伤效果好，AUC达0.837；逻辑回归分析确定一些重要预测因素。但也有研究模型预测效果不佳，反映预测模型的复杂性和改进空间，为后续研究指明方向。
回归分析应用广泛：回归分析在受伤预测研究中应用广泛，逻辑回归分析常见，用于分析各种因素与受伤风险关系，确定关键预测因素，如髋外展肌扭矩、俯卧桥保持时间等与特定损伤的关联。同时也有多元回归、Cox回归和二元回归模型应用，为研究提供有效工具，在发现受伤风险因素和构建预测模型中发挥重要作用。
机器学习技术潜力大但应用少：机器学习技术在受伤预测研究中有潜力，能处理复杂数据和多变量关系，如有的研究用其预测球员职业轨迹等。但目前应用较少，相比回归分析占比低。未来研究可挖掘其潜力，整合多因素构建更精准模型，为足球伤病预防和球员管理提供更有效支持。
研究局限性与未来方向：研究存在局限性，预测模型、因素和统计方法繁多，数据推广需谨慎；研究涉及不同国家样本，球员生理差异需深入研究。未来研究应整合多因素构建精准模型，考虑不同背景球员特点，运用先进技术优化算法，为足球领域提供更准确、实用的决策支持信息，推动足球运动员伤病预防和管理发展。
男性职业足球运动员受伤风险预测模型：系统综述
在职业足球领域，运动员受伤是一个备受关注的重要问题，不仅对球员个人的职业生涯产生影响，还会波及球队表现和体育产业的发展。《Predictive models of injury risk in male professional football players: a systematic review》这篇论文聚焦于男性职业足球运动员受伤风险预测模型，通过系统综述的方法，全面分析了相关研究，为该领域的研究和实践提供了重要参考。
一、文章信息
• 作者：Francisco Martins、Krzysztof Przednowek、Francisco Santos等。
• 发表信息：发表于《Injury Prevention》杂志，2024年12月24日在线发表。
• 研究目的：评估男性职业足球运动员受伤风险的预测模型，找出影响受伤风险的主要预测因素，为足球运动员管理和伤病预防提供科学依据。
• 作者：Francisco Martins、Krzysztof Przednowek、Francisco Santos等。
• 发表信息：发表于《Injury Prevention》杂志，2024年12月24日在线发表。
• 研究目的：评估男性职业足球运动员受伤风险的预测模型，找出影响受伤风险的主要预测因素，为足球运动员管理和伤病预防提供科学依据。
文章主要包括背景、方法、结果、讨论和结论等部分，各部分层层递进，围绕研究目的展开全面分析。
1. 背景：职业足球的全球受欢迎程度使得球队对提升球员表现有较高期望，但球员受伤成为突出问题。受伤不仅影响球员个人职业生涯，还对球队整体表现和体育产业造成重大影响。机器学习等先进统计技术已在足球领域用于预测球员职业轨迹、训练负荷等方面，为受伤风险预测研究提供了新方向。同时，过去研究在受伤风险预测模型方面主要关注可改变和不可改变两类因素，但随着人工智能和机器学习的发展，有必要整合多方面研究成果，全面深入了解该领域。
2. 方法
• 遵循的指南：按照系统评价和荟萃分析的首选报告项目（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta - Analyses）指南，以及Cochrane指南进行系统文献回顾，确保研究的规范性和科学性。
• 检索策略：2023年9月19日，在PubMed、Web of Science和Scopus三个电子数据库中进行检索，搜索2013年至2023年期间，以英文、西班牙文和葡萄牙文发表的，关于男性职业足球运动员受伤风险预测模型的文章。检索词通过Population, Intervention, Comparison, Outcome框架构建，涵盖了研究对象、干预措施、比较内容和研究结果等方面，确保检索的全面性和准确性。
• 筛选流程：所有检索到的研究先汇总并导入文献管理软件EndNote V.X20，删除重复条目后，由两名作者（FM和FS）独立评审标题和摘要，筛选出符合初步标准的文献。对于有疑问的文献，由第三名作者（DM）参与讨论决定是否纳入。最终确定纳入分析的文献。
• 数据处理：由两名作者（FM和FS）采用标准化方法进行数据提取和协调，提取内容包括研究的基本特征（如作者、发表年份、研究目的、参与者信息等）和数据分析相关特征（如数据分析方法、预测性能和主要发现）。若出现数据差异，由第三名作者（DM）负责解决。
• 质量评估：使用纽卡斯尔 - 渥太华量表（Newcastle–Ottawa Scale，NOS）评估纳入研究的方法学质量和偏倚风险。该量表从选择、可比性和结果三个方面对研究进行评分，满分9分，得分大于等于7分为“良好”，2 - 6分为“中等”，小于等于1分为“较差”。通过质量评估，确保纳入研究的可靠性和有效性。
3. 结果
• 研究质量评估结果：对26篇纳入研究的质量评估显示，其方法学质量在NOS量表中的得分范围为7 - 9分，表明所有研究在结果/暴露的确定、随访时长、病例和对照的确定方法以及队列随访的充分性/无应答率等方面表现良好。从质量评估结果来看，这些研究具备进一步深入分析的价值。
• 研究特征分析结果：纳入研究的主要目标各不相同，有的研究评估肌肉参数，有的利用机器学习模型预测特定伤病，还有的关注遗传特征、心理特征与受伤风险的关系，以及各种测试和身体表现作为风险因素和预防措施的研究。参与者涵盖3418名足球运动员，年龄范围在20 - 29岁，多数研究以欧洲球员为样本，部分研究涉及卡塔尔、澳大利亚、巴西和科索沃等地的球员。研究设计多样，包括横断面研究、前瞻性研究、回顾性研究、观察性研究和队列研究等。主要研究结果多为受伤状态和受伤发生情况，分析的预测因素涉及人体测量学、健康状况、力量和肌肉功能、训练负荷和表现指标、伤病史、心理和行为因素、遗传因素、恢复和压力以及GPS数据和身体表现等多个方面。
• 数据分析特征结果：在数据分析方法上，12项研究使用逻辑回归分析进行受伤预测，10项研究使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）作为评估指标，2项研究应用线性回归，1项研究使用子组发现分析，1项研究采用广义线性模型。AUC值在0.45 - 0.84之间，不同研究的预测性能和主要发现各异。多项研究表明，下肢受伤是重点关注对象，如俯卧桥保持时间、外展肌扭矩、等速肌力、柔韧性测试等与下肢受伤风险相关；GPS数据中的累计每周负荷、训练和比赛强度增加等也与运动损伤发生显著相关；此外，伤病史、球员年龄和场上位置、生理因素（如压力积累、睡眠和心理准备不足）、血液CK浓度和基因多态性等也在不同研究中被确定为与受伤风险相关的因素。部分研究发现某些测试或指标与受伤风险无关，如9 + 总得分和下肢肌肉损伤风险、下肢肌肉损伤风险与赛季前身体表现测试结果之间无明显关系。
4. 讨论
• 研究重点与临床意义：大多数受伤预测模型主要关注男性职业足球运动员下肢肌肉受伤风险。这与临床研究中足球运动损伤的实际情况相符，因为在足球运动中，下肢是最常受伤的身体部位，肌肉受伤会导致大量训练和比赛时间损失，且恢复时间较长，平均需要2 - 3周。因此，对下肢受伤风险的预测和预防具有重要的临床意义。
• 预测模型与分类方法：在预测模型和分类方法方面，回归分析在职业足球受伤预测研究中应用最为广泛，其中逻辑回归分析和多元回归较为常见，同时也有Cox回归和二元回归模型的应用。相比之下，机器学习技术应用较少。在众多研究中，一些研究取得了较为显著的成果，如一项机器学习研究中，SmooteBoostM1方法创建的模型在预测腘绳肌受伤方面表现出色，AUC值达到0.837；逻辑回归分析也确定了一些重要的受伤预测因素，如髋外展肌扭矩和俯卧桥保持时间缩短与膝关节受伤风险相关，双侧腘绳肌60°/秒的同心比率或等速参数可预测腘绳肌肌肉受伤，内收肌等长力量与腹股沟受伤频率呈负相关等。这些结果为足球团队的决策制定提供了重要依据，有助于技术人员基于证据构建减少受伤风险和优化运动员表现的决策过程。
• 预测因素的广泛性：运动损伤的预测因素广泛，包括身体、心理和运动表现等多方面因素。在构建预测模型时，最常考虑的身体预测因素包括等速肌力（特别是与腘绳肌和股四头肌相关的研究）、耐力测试（如桥保持时间）和人体测量学测量。外部负荷预测因素主要包括通过GPS收集的数据，如总距离、高强度跑步距离和身体负荷。心理因素如焦虑和心理准备也在一些研究中被提及。这表明在研究职业足球运动员受伤风险时，需要综合考虑多方面因素，全面深入地了解受伤风险的影响因素。
• 研究局限性与未来展望：尽管本研究具有创新性，但也存在一些局限性。研究中使用的预测模型、预测因素和统计分析方法繁多，这使得研究数据在推广时需要谨慎对待；同时，研究涉及多个欧洲和非欧洲国家的样本，不同国家的球员可能存在不同的生理特征，这也需要进一步深入研究和考虑。未来的人工智能模型应致力于整合所有与受伤风险和表现评估相关的预测因素，通过基于学习模型调整和优化算法，为球员和体育专业人员提供更准确、客观和有效的决策支持信息。
5. 结论：职业足球运动员受伤预测面临诸多挑战，受到多种因素的综合影响。研究表明，生理指标（如等速肌力和外部负荷预测因素）、球员伤病史、心理因素和遗传因素等都是重要的预测因素。本研究提供的多种预测模型具有互补性，可根据不同人群的特点和需求，为足球运动员的伤病预防和管理提供实用的参考。基于这些风险因素，可对负荷管理、心理支持和力量训练等方案进行针对性调整。未来研究应注重开发更精准的模型，纳入更多不同背景下影响职业足球运动员表现和整体状况的预测因素，以提高受伤预测的准确性。
1. 背景：职业足球的全球受欢迎程度使得球队对提升球员表现有较高期望，但球员受伤成为突出问题。受伤不仅影响球员个人职业生涯，还对球队整体表现和体育产业造成重大影响。机器学习等先进统计技术已在足球领域用于预测球员职业轨迹、训练负荷等方面，为受伤风险预测研究提供了新方向。同时，过去研究在受伤风险预测模型方面主要关注可改变和不可改变两类因素，但随着人工智能和机器学习的发展，有必要整合多方面研究成果，全面深入了解该领域。
2. 方法
• 遵循的指南：按照系统评价和荟萃分析的首选报告项目（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta - Analyses）指南，以及Cochrane指南进行系统文献回顾，确保研究的规范性和科学性。
• 检索策略：2023年9月19日，在PubMed、Web of Science和Scopus三个电子数据库中进行检索，搜索2013年至2023年期间，以英文、西班牙文和葡萄牙文发表的，关于男性职业足球运动员受伤风险预测模型的文章。检索词通过Population, Intervention, Comparison, Outcome框架构建，涵盖了研究对象、干预措施、比较内容和研究结果等方面，确保检索的全面性和准确性。
• 筛选流程：所有检索到的研究先汇总并导入文献管理软件EndNote V.X20，删除重复条目后，由两名作者（FM和FS）独立评审标题和摘要，筛选出符合初步标准的文献。对于有疑问的文献，由第三名作者（DM）参与讨论决定是否纳入。最终确定纳入分析的文献。
• 数据处理：由两名作者（FM和FS）采用标准化方法进行数据提取和协调，提取内容包括研究的基本特征（如作者、发表年份、研究目的、参与者信息等）和数据分析相关特征（如数据分析方法、预测性能和主要发现）。若出现数据差异，由第三名作者（DM）负责解决。
• 质量评估：使用纽卡斯尔 - 渥太华量表（Newcastle–Ottawa Scale，NOS）评估纳入研究的方法学质量和偏倚风险。该量表从选择、可比性和结果三个方面对研究进行评分，满分9分，得分大于等于7分为“良好”，2 - 6分为“中等”，小于等于1分为“较差”。通过质量评估，确保纳入研究的可靠性和有效性。
• 遵循的指南：按照系统评价和荟萃分析的首选报告项目（Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta - Analyses）指南，以及Cochrane指南进行系统文献回顾，确保研究的规范性和科学性。
• 检索策略：2023年9月19日，在PubMed、Web of Science和Scopus三个电子数据库中进行检索，搜索2013年至2023年期间，以英文、西班牙文和葡萄牙文发表的，关于男性职业足球运动员受伤风险预测模型的文章。检索词通过Population, Intervention, Comparison, Outcome框架构建，涵盖了研究对象、干预措施、比较内容和研究结果等方面，确保检索的全面性和准确性。
• 筛选流程：所有检索到的研究先汇总并导入文献管理软件EndNote V.X20，删除重复条目后，由两名作者（FM和FS）独立评审标题和摘要，筛选出符合初步标准的文献。对于有疑问的文献，由第三名作者（DM）参与讨论决定是否纳入。最终确定纳入分析的文献。
• 数据处理：由两名作者（FM和FS）采用标准化方法进行数据提取和协调，提取内容包括研究的基本特征（如作者、发表年份、研究目的、参与者信息等）和数据分析相关特征（如数据分析方法、预测性能和主要发现）。若出现数据差异，由第三名作者（DM）负责解决。
• 质量评估：使用纽卡斯尔 - 渥太华量表（Newcastle–Ottawa Scale，NOS）评估纳入研究的方法学质量和偏倚风险。该量表从选择、可比性和结果三个方面对研究进行评分，满分9分，得分大于等于7分为“良好”，2 - 6分为“中等”，小于等于1分为“较差”。通过质量评估，确保纳入研究的可靠性和有效性。
3. 结果
• 研究质量评估结果：对26篇纳入研究的质量评估显示，其方法学质量在NOS量表中的得分范围为7 - 9分，表明所有研究在结果/暴露的确定、随访时长、病例和对照的确定方法以及队列随访的充分性/无应答率等方面表现良好。从质量评估结果来看，这些研究具备进一步深入分析的价值。
• 研究特征分析结果：纳入研究的主要目标各不相同，有的研究评估肌肉参数，有的利用机器学习模型预测特定伤病，还有的关注遗传特征、心理特征与受伤风险的关系，以及各种测试和身体表现作为风险因素和预防措施的研究。参与者涵盖3418名足球运动员，年龄范围在20 - 29岁，多数研究以欧洲球员为样本，部分研究涉及卡塔尔、澳大利亚、巴西和科索沃等地的球员。研究设计多样，包括横断面研究、前瞻性研究、回顾性研究、观察性研究和队列研究等。主要研究结果多为受伤状态和受伤发生情况，分析的预测因素涉及人体测量学、健康状况、力量和肌肉功能、训练负荷和表现指标、伤病史、心理和行为因素、遗传因素、恢复和压力以及GPS数据和身体表现等多个方面。
• 数据分析特征结果：在数据分析方法上，12项研究使用逻辑回归分析进行受伤预测，10项研究使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）作为评估指标，2项研究应用线性回归，1项研究使用子组发现分析，1项研究采用广义线性模型。AUC值在0.45 - 0.84之间，不同研究的预测性能和主要发现各异。多项研究表明，下肢受伤是重点关注对象，如俯卧桥保持时间、外展肌扭矩、等速肌力、柔韧性测试等与下肢受伤风险相关；GPS数据中的累计每周负荷、训练和比赛强度增加等也与运动损伤发生显著相关；此外，伤病史、球员年龄和场上位置、生理因素（如压力积累、睡眠和心理准备不足）、血液CK浓度和基因多态性等也在不同研究中被确定为与受伤风险相关的因素。部分研究发现某些测试或指标与受伤风险无关，如9 + 总得分和下肢肌肉损伤风险、下肢肌肉损伤风险与赛季前身体表现测试结果之间无明显关系。
• 研究质量评估结果：对26篇纳入研究的质量评估显示，其方法学质量在NOS量表中的得分范围为7 - 9分，表明所有研究在结果/暴露的确定、随访时长、病例和对照的确定方法以及队列随访的充分性/无应答率等方面表现良好。从质量评估结果来看，这些研究具备进一步深入分析的价值。
• 研究特征分析结果：纳入研究的主要目标各不相同，有的研究评估肌肉参数，有的利用机器学习模型预测特定伤病，还有的关注遗传特征、心理特征与受伤风险的关系，以及各种测试和身体表现作为风险因素和预防措施的研究。参与者涵盖3418名足球运动员，年龄范围在20 - 29岁，多数研究以欧洲球员为样本，部分研究涉及卡塔尔、澳大利亚、巴西和科索沃等地的球员。研究设计多样，包括横断面研究、前瞻性研究、回顾性研究、观察性研究和队列研究等。主要研究结果多为受伤状态和受伤发生情况，分析的预测因素涉及人体测量学、健康状况、力量和肌肉功能、训练负荷和表现指标、伤病史、心理和行为因素、遗传因素、恢复和压力以及GPS数据和身体表现等多个方面。
• 数据分析特征结果：在数据分析方法上，12项研究使用逻辑回归分析进行受伤预测，10项研究使用受试者工作特征曲线下面积（AUC）作为评估指标，2项研究应用线性回归，1项研究使用子组发现分析，1项研究采用广义线性模型。AUC值在0.45 - 0.84之间，不同研究的预测性能和主要发现各异。多项研究表明，下肢受伤是重点关注对象，如俯卧桥保持时间、外展肌扭矩、等速肌力、柔韧性测试等与下肢受伤风险相关；GPS数据中的累计每周负荷、训练和比赛强度增加等也与运动损伤发生显著相关；此外，伤病史、球员年龄和场上位置、生理因素（如压力积累、睡眠和心理准备不足）、血液CK浓度和基因多态性等也在不同研究中被确定为与受伤风险相关的因素。部分研究发现某些测试或指标与受伤风险无关，如9 + 总得分和下肢肌肉损伤风险、下肢肌肉损伤风险与赛季前身体表现测试结果之间无明显关系。
4. 讨论
• 研究重点与临床意义：大多数受伤预测模型主要关注男性职业足球运动员下肢肌肉受伤风险。这与临床研究中足球运动损伤的实际情况相符，因为在足球运动中，下肢是最常受伤的身体部位，肌肉受伤会导致大量训练和比赛时间损失，且恢复时间较长，平均需要2 - 3周。因此，对下肢受伤风险的预测和预防具有重要的临床意义。
• 预测模型与分类方法：在预测模型和分类方法方面，回归分析在职业足球受伤预测研究中应用最为广泛，其中逻辑回归分析和多元回归较为常见，同时也有Cox回归和二元回归模型的应用。相比之下，机器学习技术应用较少。在众多研究中，一些研究取得了较为显著的成果，如一项机器学习研究中，SmooteBoostM1方法创建的模型在预测腘绳肌受伤方面表现出色，AUC值达到0.837；逻辑回归分析也确定了一些重要的受伤预测因素，如髋外展肌扭矩和俯卧桥保持时间缩短与膝关节受伤风险相关，双侧腘绳肌60°/秒的同心比率或等速参数可预测腘绳肌肌肉受伤，内收肌等长力量与腹股沟受伤频率呈负相关等。这些结果为足球团队的决策制定提供了重要依据，有助于技术人员基于证据构建减少受伤风险和优化运动员表现的决策过程。
• 预测因素的广泛性：运动损伤的预测因素广泛，包括身体、心理和运动表现等多方面因素。在构建预测模型时，最常考虑的身体预测因素包括等速肌力（特别是与腘绳肌和股四头肌相关的研究）、耐力测试（如桥保持时间）和人体测量学测量。外部负荷预测因素主要包括通过GPS收集的数据，如总距离、高强度跑步距离和身体负荷。心理因素如焦虑和心理准备也在一些研究中被提及。这表明在研究职业足球运动员受伤风险时，需要综合考虑多方面因素，全面深入地了解受伤风险的影响因素。
• 研究局限性与未来展望：尽管本研究具有创新性，但也存在一些局限性。研究中使用的预测模型、预测因素和统计分析方法繁多，这使得研究数据在推广时需要谨慎对待；同时，研究涉及多个欧洲和非欧洲国家的样本，不同国家的球员可能存在不同的生理特征，这也需要进一步深入研究和考虑。未来的人工智能模型应致力于整合所有与受伤风险和表现评估相关的预测因素，通过基于学习模型调整和优化算法，为球员和体育专业人员提供更准确、客观和有效的决策支持信息。
• 研究重点与临床意义：大多数受伤预测模型主要关注男性职业足球运动员下肢肌肉受伤风险。这与临床研究中足球运动损伤的实际情况相符，因为在足球运动中，下肢是最常受伤的身体部位，肌肉受伤会导致大量训练和比赛时间损失，且恢复时间较长，平均需要2 - 3周。因此，对下肢受伤风险的预测和预防具有重要的临床意义。
• 预测模型与分类方法：在预测模型和分类方法方面，回归分析在职业足球受伤预测研究中应用最为广泛，其中逻辑回归分析和多元回归较为常见，同时也有Cox回归和二元回归模型的应用。相比之下，机器学习技术应用较少。在众多研究中，一些研究取得了较为显著的成果，如一项机器学习研究中，SmooteBoostM1方法创建的模型在预测腘绳肌受伤方面表现出色，AUC值达到0.837；逻辑回归分析也确定了一些重要的受伤预测因素，如髋外展肌扭矩和俯卧桥保持时间缩短与膝关节受伤风险相关，双侧腘绳肌60°/秒的同心比率或等速参数可预测腘绳肌肌肉受伤，内收肌等长力量与腹股沟受伤频率呈负相关等。这些结果为足球团队的决策制定提供了重要依据，有助于技术人员基于证据构建减少受伤风险和优化运动员表现的决策过程。
• 预测因素的广泛性：运动损伤的预测因素广泛，包括身体、心理和运动表现等多方面因素。在构建预测模型时，最常考虑的身体预测因素包括等速肌力（特别是与腘绳肌和股四头肌相关的研究）、耐力测试（如桥保持时间）和人体测量学测量。外部负荷预测因素主要包括通过GPS收集的数据，如总距离、高强度跑步距离和身体负荷。心理因素如焦虑和心理准备也在一些研究中被提及。这表明在研究职业足球运动员受伤风险时，需要综合考虑多方面因素，全面深入地了解受伤风险的影响因素。
• 研究局限性与未来展望：尽管本研究具有创新性，但也存在一些局限性。研究中使用的预测模型、预测因素和统计分析方法繁多，这使得研究数据在推广时需要谨慎对待；同时，研究涉及多个欧洲和非欧洲国家的样本，不同国家的球员可能存在不同的生理特征，这也需要进一步深入研究和考虑。未来的人工智能模型应致力于整合所有与受伤风险和表现评估相关的预测因素，通过基于学习模型调整和优化算法，为球员和体育专业人员提供更准确、客观和有效的决策支持信息。
5. 结论：职业足球运动员受伤预测面临诸多挑战，受到多种因素的综合影响。研究表明，生理指标（如等速肌力和外部负荷预测因素）、球员伤病史、心理因素和遗传因素等都是重要的预测因素。本研究提供的多种预测模型具有互补性，可根据不同人群的特点和需求，为足球运动员的伤病预防和管理提供实用的参考。基于这些风险因素，可对负荷管理、心理支持和力量训练等方案进行针对性调整。未来研究应注重开发更精准的模型，纳入更多不同背景下影响职业足球运动员表现和整体状况的预测因素，以提高受伤预测的准确性。
1. 预测模型与方法：多种统计技术应用于职业足球受伤预测研究，逻辑回归使用最频繁，机器学习技术应用较少。不同研究的预测模型在评估指标（如AUC）上存在显著差异，表明预测模型具有一定有效性，但也存在差异和改进空间。
2. 主要预测因素：研究重点关注下肢损伤，肌肉力量、柔韧性、GPS数据等多个因素对受伤发生有重要影响。年龄、位置、生理参数、伤病史和基因多态性等是突出的预测因素。这些因素相互交织，共同影响着球员的受伤风险，为后续制定针对性的预防措施提供了关键依据。
1. 预测模型与方法：多种统计技术应用于职业足球受伤预测研究，逻辑回归使用最频繁，机器学习技术应用较少。不同研究的预测模型在评估指标（如AUC）上存在显著差异，表明预测模型具有一定有效性，但也存在差异和改进空间。
2. 主要预测因素：研究重点关注下肢损伤，肌肉力量、柔韧性、GPS数据等多个因素对受伤发生有重要影响。年龄、位置、生理参数、伤病史和基因多态性等是突出的预测因素。这些因素相互交织，共同影响着球员的受伤风险，为后续制定针对性的预防措施提供了关键依据。
1. “One of the challenges for professional football players is injuries. Due to their influence on their teams, injuries greatly impact the sports business.”：这句话明确指出了职业足球运动员受伤问题的严重性及其对体育产业的重大影响，强调了研究受伤风险预测模型的紧迫性和重要性，为整个研究奠定了基础。
2. “A variety of statistical techniques are applied in the literature concerning football player injury prediction, from traditional techniques like regression analysis to more sophisticated techniques like machine learning and data mining.”：此句体现了足球运动员受伤预测研究在方法上的多样性，反映出该领域研究的不断发展和探索，也暗示了不同方法各有优劣，需要综合运用和进一步研究。
3. “Most of the injury predictive models included in this review aim to ascertain the risk of lower limb muscle injuries in male professional football players. In terms of clinical research, most studies on the prevalence of football injuries show that, particularly in sports injuries, the lower limbs are the body part most frequently affected.”：该引用说明了本研究中受伤预测模型的重点关注领域，以及下肢损伤在足球运动损伤中的普遍性，解释了为什么研究集中在下肢损伤预测上，突出了研究的针对性和实际意义。
4. “The use of contemporary statistical techniques from artificial intelligence offers an intriguing viewpoint for handling injury prevention and enhancing performance models.”：强调了利用人工智能相关统计技术在预防受伤和优化表现模型方面的潜力，为未来研究指明了方向，即通过整合先进技术来提高受伤预测和运动表现提升的效果。
1. “One of the challenges for professional football players is injuries. Due to their influence on their teams, injuries greatly impact the sports business.”：这句话明确指出了职业足球运动员受伤问题的严重性及其对体育产业的重大影响，强调了研究受伤风险预测模型的紧迫性和重要性，为整个研究奠定了基础。
2. “A variety of statistical techniques are applied in the literature concerning football player injury prediction, from traditional techniques like regression analysis to more sophisticated techniques like machine learning and data mining.”：此句体现了足球运动员受伤预测研究在方法上的多样性，反映出该领域研究的不断发展和探索，也暗示了不同方法各有优劣，需要综合运用和进一步研究。
3. “Most of the injury predictive models included in this review aim to ascertain the risk of lower limb muscle injuries in male professional football players. In terms of clinical research, most studies on the prevalence of football injuries show that, particularly in sports injuries, the lower limbs are the body part most frequently affected.”：该引用说明了本研究中受伤预测模型的重点关注领域，以及下肢损伤在足球运动损伤中的普遍性，解释了为什么研究集中在下肢损伤预测上，突出了研究的针对性和实际意义。
4. “The use of contemporary statistical techniques from artificial intelligence offers an intriguing viewpoint for handling injury prevention and enhancing performance models.”：强调了利用人工智能相关统计技术在预防受伤和优化表现模型方面的潜力，为未来研究指明了方向，即通过整合先进技术来提高受伤预测和运动表现提升的效果。
作者介绍Max大郭
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