Predicting sports injuries in college soccer players: Insights from physical characteristics, fatigue, and performance trends

Q4 Health Professions

Sports Orthopaedics and Traumatology Pub Date : 2025-09-01 DOI:10.1016/j.orthtr.2025.03.002

Naruto Yoshida , Masaaki Koido , Tetsuo Kobayashi , Masami Nakamura , Michiko Dohi , Hideaki Waki , Sonoko Mashimo , Haruyasu Kato

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Abstract

Background

We investigated the relationship among physical characteristics, fatigue, and performance trends in male college soccer players to identify factors influencing sports injuries.

Material and methods

Male college soccer players (N = 168) subjectively evaluated their daily fatigue levels using a Visual Analog Scale. Coaches recorded weekly performance ratings. Sports injuries were categorized based on location, type, severity, occasion, and cause. Logistic regression with stepwise selection was used for analysis.

Results

Seventy-three percent of injuries were traumatic, with the ankle joint being the most common injury site. Joint sprains accounted for the majority of injuries, with moderate cases being the most prevalent. The final logistic regression model identified seven explanatory variables, two of which were statistically significant at the 5% level: “total fatigue level 2 weeks ago” and “standard deviation of body mass index 2 weeks ago.”

Conclusions

By monitoring fatigue levels and body mass index, sports injuries may be predicted, enabling comprehensive injury prevention strategies, including tailored training programs and nutritional optimization.

Hintergrund

Wir haben das Zusammenwirken von körperlichen Eigenschaften, Erschöpfung und Leistungstrends bei männlichen College-Fußballern untersucht, um Einflussfaktoren für die Entstehung von Sportverletzungen zu identifizieren.

Material und Methoden

Männliche Fußballspieler (N = 168) bewerteten subjektiv ihre täglichen Erschöpfungsniveaus auf einer visuellen Analogskala. Trainer erfassten wöchentliche Leistungsbeurteilungen. Sportverletzungen wurden basierend auf Körperstelle, Typ, Schwere, Anlass und Ursache kategorisiert. Für die Analyse wurde logistische Regression mit schrittweiser Selektion angewendet.

Ergebnisse

73% der Verletzungen waren traumatischer Natur, die am häufigsten betroffene Körperstelle war das Sprunggelenk. Die am häufigsten verzeichneten Verletzungen waren, zumeist moderate, Gelenkverstauchungen. Das finale logistische Regressionsmodell identifizierte sieben unabhängige Variablen, von denen zwei eine statistische Signifikanz auf der 5%-Ebene aufwiesen: “der Gesamterschöpfungsgrad vor zwei Wochen” und “die Standardabweichung vom Body Mass Index vor zwei Wochen”.

Schlussfolgerungen

Sportverletzungen können durch eine Überwachung des Erschöpfungsniveaus und des Body Mass Index prognostiziert werden. Dies ermöglicht die Etablierung von umfassenden Präventionsstrategien mit angepassten Trainingsprogrammen und Ernährungsoptimierung.

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预测大学足球运动员的运动损伤：来自身体特征、疲劳和表现趋势的见解

本研究旨在探讨大学男生足球运动员的身体特征、疲劳程度和运动表现趋势之间的关系，以确定影响运动损伤的因素。材料与方法采用视觉模拟量表对大学生足球运动员（N = 168）的日常疲劳水平进行主观评价。教练记录每周的表现评分。运动损伤根据部位、类型、严重程度、场合和原因进行分类。采用逐步选择Logistic回归进行分析。结果73%的损伤为外伤性损伤，踝关节是最常见的损伤部位。关节扭伤占大多数的伤害，与中度病例是最普遍的。最终的逻辑回归模型确定了7个解释变量，其中两个变量在5%的水平上具有统计学显著性：“2周前的总疲劳水平”和“2周前的体重指数标准偏差”。结论通过监测疲劳水平和身体质量指数，可以预测运动损伤，从而制定全面的损伤预防策略，包括量身定制的训练计划和营养优化。HintergrundWir haben das Zusammenwirken von körperlichen Eigenschaften, Erschöpfung and Leistungstrends bei männlichen university - fu ßballern untersucht, um Einflussfaktoren fgr die Entstehung von Sportverletzungen zu identifizien。材料和MethodenMännliche Fußballspieler （N = 168）之间的主体是täglichen Erschöpfungsniveaus aufiner visualanalogskala。Trainer erfassten wöchentliche Leistungsbeurteilungen。Sportverletzungen wurden basierend auKörperstelle, type, Schwere， Anlass and Ursache分类器。基于schrittweiser选择的logistic回归分析。ergebnisis73% der Verletzungen waren creatischer nature, die am häufigsten between ffene Körperstelle war das Sprunggelenk。Die am häufigsten verzeichneten Verletzungen waren, zumeist moderate, Gelenkverstauchungen。最后的logistic回归模型确定了体重指数unabhängige变量的显著性，并对体重指数的显著性进行了统计分析。结果表明：体重指数的显著性为“体重指数Gesamterschöpfungsgrad”和“体重指数”。体重指数预测研究[j]: können durchine Überwachung des Erschöpfungsniveaus。Dies ermöglicht die Etablierung von umfassenden Präventionsstrategien mit angepassten培训计划和Ernährungsoptimierung。

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