Determinants of Sports Injury in Young Female Swedish Competitive Figure Skaters

Introduction: Although figure skating attracts several hundred thousand participants worldwide, there is little knowledge about physical health and sports injuries among young skaters. The present study aimed to describe the health status of a geographically defined Swedish population of licensed competitive figure skaters and to examine injury determinants.Methods: All licensed competitive skaters in the southeastern region of Sweden were in April 2019 invited to participate in a cross-sectional study using an online questionnaire. Multiple binary logistic regression was used for the examination of injury determinants. The primary outcome measure was the 1-year prevalence of a severe sports injury episode (time loss >21 days). The secondary outcome measure was the point prevalence of an ongoing injury. The determinants analyzed were age, skating level, relative energy deficiency indicators, and training habits.Results: In total, 142 (36%) skaters participated, 137 (96%) girls [mean (SD) age: 12.9 (SD 3.0) years]. Participating boys (n = 5) were excluded from further analysis. The 1-year prevalence of a severe sports injury episode was 31%. The most common injury locations for these injuries were the knee (25%), ankle (20%), and hip/groin (15%). In the multiple model, having sustained a severe injury episode was associated with older age (OR 1.2, 95% CI 1.1–1.4; p = 0.002) and an increased number of skipped meals per week (OR 1.1, 95% CI 1.0–1.3; p = 0.014). The point prevalence of an ongoing injury episode was 19%. The most common locations were the knee (24%), ankle (24%), and foot (24%). Having an ongoing injury episode was associated with older age (OR 1.4, 95% CI 1.2–1.7; p < 0.001) and an increased number of skipped meals per week (OR 1.1, 95% CI 1.0–1.3; p = 0.049).Conclusion: One-third of young female Swedish competitive figure skaters had sustained a severe injury episode during the past year, and a fifth reported an ongoing episode. Older age and an increased number of skipped meals per week were associated with a sports injury episode. Long-term monotonous physical loads with increasing intensity and insufficient energy intake appear to predispose for injury in young female figure skaters. Further examination of injury determinants among competitive figure skaters is highly warranted

Epidemiological and statistical basis for detection and prediction of influenza epidemics

A large number of emerging infectious diseases (including influenza epidemics) has been identified during the last century. The emergence and re-emergence of infectious diseases have a negative impact on global health. Influenza epidemics alone cause between 3 and 5 million cases of severe illness annually, and between 250,000 and 500,000 deaths. In addition to the human suffering, influenza epidemics also impose heavy demands on the health care system. For example, hospitals and intensive care units have limited excess capacity during infectious diseases epidemics. Therefore, it is important that increased influenza activity is noticed early at local levels to allow time to adjust primary care and hospital resources that are already under pressure. Algorithms for the detection and prediction of influenza epidemics are essential components to achieve this. Although a large number of studies have reported algorithms for detection or prediction of influenza epidemics, outputs that fulfil standard criteria for operational readiness are seldom produced. Furthermore, in the light of the rapidly growing availability of “Big Data” from both diagnostic and prediagnostic (syndromic) data sources in health care and public health settings, a new generation of epidemiologic and statistical methods, using several data sources, is desired for reliable analyses and modeling. The rationale for this thesis was to inform the planning of local response measures and adjustments to health care capacity during influenza epidemics. The overall aim was to develop a method for detection and prediction of influenza epidemics. Before developing the method, three preparatory studies were performed. In the first of these studies, the associations (in terms of correlation) between diagnostic and pre-diagnostic data sources were examined, with the aim of investigating the potential of these sources for use in influenza surveillance systems. In the second study, a literature study of detection and prediction algorithms used in the field of influenza surveillance was performed. In the third study, the algorithms found in the previous study were compared in a prospective evaluation study. In the fourth study, a method for nowcasting of influenza activity was developed using electronically available data for real-time surveillance in local settings followed by retrospective application on the same data. This method includes three functions: detection of the start of the epidemic at the local level and predictions of the peak timing and the peak intensity. In the fifth and final study, the nowcasting method was evaluated by prospective application on authentic data from Östergötland County, Sweden. In the first study, correlations with large effect sizes between diagnostic and pre-diagnostic data were found, indicating that pre-diagnostic data sources have potential for use in influenza surveillance systems. However, it was concluded that further longitudinal research incorporating prospective evaluations is required before these sources can be used for this purpose. In the second study, a meta-narrative review approach was used in which two narratives for reporting prospective evaluation of influenza detection and prediction algorithms were identified: the biodefence informatics narrative and the health policy research narrative. As a result of the promising performances of one detection algorithm and one prediction algorithm in the third study, it was concluded that both further evaluation research and research on methods for nowcasting of influenza activity were warranted. In the fourth study, the performance of the nowcasting method was promising when applied on retrospective data but it was concluded that thorough prospective evaluations are necessary before recommending the method for broader use. In the fifth study, the performance of the nowcasting method was promising when prospectively applied on authentic data, implying that the method has potential for routine use. In future studies, the validity of the nowcasting method must be investigated by application and further evaluation in multiple local settings, including large urbanizations

Läkemedelsprognos : en utvecklad prognosmodell

Den här rapporten beskriver arbetet med att utveckla prognosmodellen samt den utvecklade Excel-baserade modellen. Den nya modellen skiljer sig från tidigare använda metoder och modeller främst genom att databasen Concise används som datakälla men också genom att man i den generella trend-prognosen kan ändra prognosperioder, göra befolkningsjusteringar och på ett transparent sätt införa manuella justeringar. Den skiljer sig också från tidigare modeller genom att den använder skilda ar-betsböcker för att beräkna kostnader för förmånsläkemedel, slutenvårdsläkemedel och smittskydds-läkemedel. Det är tänkt att rapporten ska kunna användas som manual och instruktionsbok för användare av modellen. Den förklarar även hur modellen är uppbyggd och hur man väljer ut och importerar dataset från Concise och SCB som källor för den generella trendprognosen. I avsnittet Trendanalys förklaras vilka statistiska metoder som används i modellen. Avsnittet Excelboken beskriver hur trendprognosen tas fram. I slutet av rapporten redogörs för modellens validering och begränsningar.På uppdrag av Socialstyrelsen</p

Läkemedelsprognos : en utvecklad prognosmodell

Den här rapporten beskriver arbetet med att utveckla prognosmodellen samt den utvecklade Excel-baserade modellen. Den nya modellen skiljer sig från tidigare använda metoder och modeller främst genom att databasen Concise används som datakälla men också genom att man i den generella trend-prognosen kan ändra prognosperioder, göra befolkningsjusteringar och på ett transparent sätt införa manuella justeringar. Den skiljer sig också från tidigare modeller genom att den använder skilda ar-betsböcker för att beräkna kostnader för förmånsläkemedel, slutenvårdsläkemedel och smittskydds-läkemedel. Det är tänkt att rapporten ska kunna användas som manual och instruktionsbok för användare av modellen. Den förklarar även hur modellen är uppbyggd och hur man väljer ut och importerar dataset från Concise och SCB som källor för den generella trendprognosen. I avsnittet Trendanalys förklaras vilka statistiska metoder som används i modellen. Avsnittet Excelboken beskriver hur trendprognosen tas fram. I slutet av rapporten redogörs för modellens validering och begränsningar.På uppdrag av Socialstyrelsen</p

Läkemedelsprognos : en utvecklad prognosmodell

Den här rapporten beskriver arbetet med att utveckla prognosmodellen samt den utvecklade Excel-baserade modellen. Den nya modellen skiljer sig från tidigare använda metoder och modeller främst genom att databasen Concise används som datakälla men också genom att man i den generella trend-prognosen kan ändra prognosperioder, göra befolkningsjusteringar och på ett transparent sätt införa manuella justeringar. Den skiljer sig också från tidigare modeller genom att den använder skilda ar-betsböcker för att beräkna kostnader för förmånsläkemedel, slutenvårdsläkemedel och smittskydds-läkemedel. Det är tänkt att rapporten ska kunna användas som manual och instruktionsbok för användare av modellen. Den förklarar även hur modellen är uppbyggd och hur man väljer ut och importerar dataset från Concise och SCB som källor för den generella trendprognosen. I avsnittet Trendanalys förklaras vilka statistiska metoder som används i modellen. Avsnittet Excelboken beskriver hur trendprognosen tas fram. I slutet av rapporten redogörs för modellens validering och begränsningar.På uppdrag av Socialstyrelsen</p

Läkemedelsprognos : en utvecklad prognosmodell

Den här rapporten beskriver arbetet med att utveckla prognosmodellen samt den utvecklade Excel-baserade modellen. Den nya modellen skiljer sig från tidigare använda metoder och modeller främst genom att databasen Concise används som datakälla men också genom att man i den generella trend-prognosen kan ändra prognosperioder, göra befolkningsjusteringar och på ett transparent sätt införa manuella justeringar. Den skiljer sig också från tidigare modeller genom att den använder skilda ar-betsböcker för att beräkna kostnader för förmånsläkemedel, slutenvårdsläkemedel och smittskydds-läkemedel. Det är tänkt att rapporten ska kunna användas som manual och instruktionsbok för användare av modellen. Den förklarar även hur modellen är uppbyggd och hur man väljer ut och importerar dataset från Concise och SCB som källor för den generella trendprognosen. I avsnittet Trendanalys förklaras vilka statistiska metoder som används i modellen. Avsnittet Excelboken beskriver hur trendprognosen tas fram. I slutet av rapporten redogörs för modellens validering och begränsningar.På uppdrag av Socialstyrelsen</p

Algorithms for detecting and predicting influenza outbreaks: metanarrative review of prospective evaluations

Objectives Reliable monitoring of influenza seasons and pandemic outbreaks is essential for response planning, but compilations of reports on detection and prediction algorithm performance in influenza control practice are largely missing. The aim of this study is to perform a metanarrative review of prospective evaluations of influenza outbreak detection and prediction algorithms restricted settings where authentic surveillance data have been used. Design The study was performed as a metanarrative review. An electronic literature search was performed, papers selected and qualitative and semiquantitative content analyses were conducted. For data extraction and interpretations, researcher triangulation was used for quality assurance. Results Eight prospective evaluations were found that used authentic surveillance data: three studies evaluating detection and five studies evaluating prediction. The methodological perspectives and experiences from the evaluations were found to have been reported in narrative formats representing biodefence informatics and health policy research, respectively. The biodefence informatics narrative having an emphasis on verification of technically and mathematically sound algorithms constituted a large part of the reporting. Four evaluations were reported as health policy research narratives, thus formulated in a manner that allows the results to qualify as policy evidence. Conclusions Awareness of the narrative format in which results are reported is essential when interpreting algorithm evaluations from an infectious disease control practice perspective.Funding Agencies|Swedish Civil Contingencies Agency [2010-2788]; Swedish Science Council [2008-5252]</p

A model for weather adjustment

Vectura är ett företag vars verksamhet är koncentrerad till transportinfrastruktur och deras mål är att hitta bättre lösningar för infrastrukturen. En stor del av trafikanterna i Sverige använder cykeln som transportmedel men cyklingen är i hög grad beroende av vädret som varierar hela tiden. Det varierande vädret gör det svårt att se hur cyklingen förändras över tiden och för att kunna se denna förändring behövs en modell som rensar cykelflödet från vädrets påverkan. Syftet med denna rapport är just att utveckla en sådan modell. Denna modell ska tas fram med hjälp av dels cykelflödesdata och dels väderdata från ett antal gator i städer runt om i Sverige och ska vara tillämpbar överallt i landet. Metoden som används för att ta fram modellen är multiplikativ tidsserieregression. Då syftet är att ta fram en rikstäckande modell måste en gemensam variabeluppsättning väljas som vi ska använda oss av när vi anpassar regressionskoefficienterna för varje gata. Detta variabelval gör vi med hjälp av P-värden från individuella t-test och Akaikes informationskriterium. När lämpliga variabler har valts ut anpassas en separat regressionsmodell med dessa variabler för varje gata och därefter vägs betaskattningarna samman så att vi får en allmän modell. För att validera modellen utför vi en korsvalidering som går ut på att utelämna en av städerna när vi väger samman betaskattningarna och sedan testa den nya modellen på någon gata i den utelämnade staden. Resultaten visar att modellen som vi utvecklat kan användas som en allmän modell för Sverige. Dels reducerar modellen standardavvikelsen för cykelflödet tillfredsställande och dels fungerar korsvalideringen bra. Modellen är utvecklad så att man ska kunna justera bort antingen endast vädereffekter från cykelflödet eller, utöver vädereffekter, justera bort även kalendereffekter och periodiska effekter från cykelflödet

A model for weather adjustment

Vectura är ett företag vars verksamhet är koncentrerad till transportinfrastruktur och deras mål är att hitta bättre lösningar för infrastrukturen. En stor del av trafikanterna i Sverige använder cykeln som transportmedel men cyklingen är i hög grad beroende av vädret som varierar hela tiden. Det varierande vädret gör det svårt att se hur cyklingen förändras över tiden och för att kunna se denna förändring behövs en modell som rensar cykelflödet från vädrets påverkan. Syftet med denna rapport är just att utveckla en sådan modell. Denna modell ska tas fram med hjälp av dels cykelflödesdata och dels väderdata från ett antal gator i städer runt om i Sverige och ska vara tillämpbar överallt i landet. Metoden som används för att ta fram modellen är multiplikativ tidsserieregression. Då syftet är att ta fram en rikstäckande modell måste en gemensam variabeluppsättning väljas som vi ska använda oss av när vi anpassar regressionskoefficienterna för varje gata. Detta variabelval gör vi med hjälp av P-värden från individuella t-test och Akaikes informationskriterium. När lämpliga variabler har valts ut anpassas en separat regressionsmodell med dessa variabler för varje gata och därefter vägs betaskattningarna samman så att vi får en allmän modell. För att validera modellen utför vi en korsvalidering som går ut på att utelämna en av städerna när vi väger samman betaskattningarna och sedan testa den nya modellen på någon gata i den utelämnade staden. Resultaten visar att modellen som vi utvecklat kan användas som en allmän modell för Sverige. Dels reducerar modellen standardavvikelsen för cykelflödet tillfredsställande och dels fungerar korsvalideringen bra. Modellen är utvecklad så att man ska kunna justera bort antingen endast vädereffekter från cykelflödet eller, utöver vädereffekter, justera bort även kalendereffekter och periodiska effekter från cykelflödet