فهرست مجله
PLoS One
PMC7164605

استیفانی ای. کووالچیک، مفهوم‌سازی، مدیریت داده‌ها، تحلیل رسمی، تحقیق، روش‌شناسی، مدیریت پروژه، نرم‌افزار، نظارت، اعتبارسنجی، تجسم، نوشتن – پیش‌نویس اصلی، نوشتن – بازنگری و ویرایش*
آنتونی سی. کنستانتینو، ویراستار

چکیده
پیشگیری از آسیب برای دستیابی به عملکرد اوج در ورزش‌های سطح بالا حیاتی است. برای بازیکنان حرفه‌ای تنیس، موضوع پیشگیری از آسیب در سال‌های اخیر اهمیت بیشتری پیدا کرده است زیرا بسیاری از بهترین بازیکنان مرد به دلیل آسیب از مسابقات کنار گذاشته شده‌اند. شناسایی عوامل احتمالی ایجاد کننده آسیب برای توسعه استراتژی‌های مؤثر پیشگیری ضروری است، اما چنین پژوهشی به دلیل داده‌های ناقص، پیچیدگی اتیولوژی آسیب و سوگیری‌های مطالعات مشاهده‌ای با مشکل مواجه است. مطالعه حاضر سعی دارد این چالش‌ها را با تمرکز بر بار مسابقه و زمان از دست رفته برای مسابقه — یک عامل خطر و نتیجه کاملاً قابل مشاهده — و استفاده از مدل میانگین تو در تو ساختاری (SNMM) برای شناسایی نقش علّی احتمالی بار تجمعی مسابقه بر خطر زمان از دست رفته، برطرف کند. با استفاده از وزن‌های معکوس احتمال درمان برای تعادل تاریخچه‌های مواجهه نسبت به توانایی بازیکن، آسیب‌های گذشته و هفته‌های متوالی مسابقه در هر نقطه زمانی؛ تحلیل SNMM بر روی ۳۸۹ بازیکن مرد حرفه‌ای و ۵۵٬۷۷۳ هفته مسابقه نشان داد که بار کلی به طور معناداری خطر زمان از دست رفته را افزایش می‌دهد (HR = 1.05 به ازای هر ۱٬۰۰۰ بازی بار اضافی، ۹۵٪ CI 1.01‑1.10) و این اثر با افزایش سن تشدید می‌شود. رگرسیون استاندارد اثر محافظتی بار را نشان داد که اهمیت استفاده از روش‌های علّی قوی‌تر در مطالعه مواجهه‌های پویا و آسیب در ورزش و نیاز به کاربردهای بیشتر این روش‌ها برای درک چگونگی پیشگیری از زمان از دست رفته و آسیب‌های ورزشکاران برتر در آینده را برجسته می‌کند.

مقدمه
آسیب یکی از مهم‌ترین تهدیدها برای طول عمر ورزشکاران برتر است و وقتی آسیب باعث پایان زودهنگام کار ستاره‌های این صنعت می‌شود، می‌تواند تهدید قابل‌توجهی برای کسب‌وکار ورزش‌ها ایجاد کند [1]. رشد مستمر بازار ورزش‌ها منجر به فرصت‌های تجاری بیشتر و به‌طور ناگزیر، فشارهای فیزیکی بیشتری بر ورزشکاران برای بازی سخت‌تر، سریع‌تر و طولانی‌تر شده است [2]. فشار فزاینده برای باقی ماندن در رقابت، پیشگیری از آسیب را به اولویت اصلی ورزش‌های عملکرد بالا تبدیل کرده است [3].

تقاضاهای بازی در سال‌های اخیر برای تنیس حرفه‌ای به نقطه بحرانی رسیده است. در پایان سال ۲۰۱۸، موجی از آسیب‌ها در بالاترین سطح مردان باعث شد چندین بازیکن با رتبه‌بندی بالا فصل خود را زودتر تمام کنند و برخی بیش از شش ماه از مسابقات دور بمانند [4]. هنوز مشخص نیست آیا این موارد برجسته نشانه‌ای از افزایش گسترده خطر آسیب هستند یا نه، اما چند ویژگی ساختاری این ورزش آن را در برابر نوسانات سیستمی در پروفایل خطرش آسیب‌پذیر می‌کند [5]. اولاً، رویدادهای تنیس در سراسر جهان پخش شده‌اند و بازیکنان برتر اغلب بین رویدادها مسافت‌های طولانی سفر می‌کنند. ثانیاً، مسابقات خود محدودیت نظری ندارند و مدت زمان واقعی یک مسابقه می‌تواند بسته به قالب مسابقه، سطح و سایر عوامل تورنمنت به‌طور چشمگیری تغییر کند. ثالثاً، تقویم رویدادهای حرفه‌ای به‌طور مداوم در حال تغییر است و اکثر تغییرات منجر به فصل شلوغ‌تری می‌شود که فرصت‌های کمتری برای بهبود دارد [6]. «گریند» [7] که برنامه فصل تحمیل می‌کند، برای بهترین بازیکنان بیشترین تأثیر را دارد زیرا انتظار می‌رود آن‌ها بیشترین دورها را در هر تورنمنت طی کنند.

مدل‌های اتیولوژیک آسیب در ورزش یک فرآیند چندعاملی را توصیف می‌کنند که با متغیرهای درونی و بیرونی متعدد مشخص می‌شود [8]. پیچیدگی مکانیسم‌های آسیب واضح می‌کند که هیچ عامل علّی واحدی نمی‌تواند تمام آسیب‌ها را توضیح دهد. با این حال، توافقی بین نهادهای حاکم بر ورزش وجود دارد که حجم و شدت فعالیت فیزیکی، که «بار» نامیده می‌شود، یک عامل خطر اصلی است [9]. این توافق در تنیس نیز به همان اندازه رایج است که مدیریت بار یک اصل مرکزی پیشگیری از آسیب است [10]. علیرغم توافق کلی درباره اهمیت بار، توافق کمی درباره نحوه توزیع بهینه بار در طول زمان برای محافظت در برابر آسیب جدی وجود دارد [11].

پژوهش در رابطه علّی بین بار و آسیب در تنیس با چالش‌های فراوانی مواجه است. طبیعت فردی‌گرایانه این ورزش جمع‌آوری مداوم رویدادهای آسیب را نادر می‌کند. و آسیب‌هایی که ممکن است توسط پزشکان یا مربیان ورزشی در رویدادهای خاص ثبت شوند، پروتکل استانداردی ندارند که قابلیت مقایسه داده‌های آسیب بین رویدادها را زیر سؤال می‌برد [5]. جمع‌آوری داده‌های با کیفیت درباره بار نیز یک چالش است. یکی از دلایل این است که توافقی بر سر تعریف «بار» وجود ندارد. بار می‌تواند معانی مختلفی بسته به کارشناسانی که از آن استفاده می‌کنند داشته باشد [12]: بیومکانیک‌دانان بار را برای تمرکز بر فرکانس و نیروی فشار بر مفاصل به کار می‌برند، فیزیولوژیست‌ها بار را برای اشاره به تقاضاهای تنفسی بر سیستم قلبی‌عروقی استفاده می‌کنند، در حالی که دانشمندان ورزش بار را برای اشاره به کل شتاب‌های انجام‌شده به کار می‌برند. تحت هر تعریفی، تصویر کاملی از باری که یک ورزشکار ممکن است در طول زمان تجربه کند به ندرت در دسترس است به دلیل دشواری جمع‌آوری داده‌ها در دوره‌های تمرینی ورزشکاران برتر [13, 14].

حتی اگر نقص و ناسازگاری داده‌های آسیب و عوامل خطر آن را برطرف کنیم، موانع مطالعه علل آسیب در تنیس از بین نمی‌روند. به دلیل طبیعت مشاهده‌ای داده‌های تنیس، هر تحلیلی در معرض سوگیری‌های متعدد قرار می‌گیرد. به‌عنوان مثال، به دلیل طراحی تورنمنت‌های حذف تک‌نفره، بازیکنان با توانایی بالاتر «انتخاب» به سطوح بالاتر بار می‌شوند اما همان بازیکنان ممکن است روش‌های بهتری برای محافظت در برابر بار بالا داشته باشند (از طریق حرکت بهتر یا تمرینات بهبود یافته، برای مثال) به‌طوری که مطالعات ارتباطی ساده می‌توانند نشان دهند بار با آسیب‌های کمتر مرتبط است. به‌خوبی ثابت شده است که چنین سناریوهایی به‌طور کلی اجازه شناسایی اثرات علّی بالقوه از داده‌های مشاهده‌ای با تکنیک‌های استاندارد، مانند تحلیل رگرسیون، را نمی‌دهند [15]. محاسبه صحیح سوگیری مشاهده‌ای به‌ویژه در زمینه بار‑آسیب دشوار است زیرا پیچیدگی بار — یک مواجهه با شدت متغیر که به‌طور مداوم در طول زمان تغییر می‌کند و مواجهه آینده ممکن است به مواجهه قبلی وابسته باشد — [16]. چالش‌های تحلیلی ذاتی در مدل‌سازی یک مواجهه پویا و پیوسته، با امکان وجود عوامل زمان‌متغیر دیگر — توانایی بازیکن، آسیب‌های گذشته، سن، و غیره — که می‌توانند اثر مستقیم بار بر خطر آسیب آینده را تعدیل یا مخدوش کنند، ترکیب می‌شود.

مقاله حاضر چند گام برای رفع این چالش‌ها برداشته است. ابتدا، ما بر یک زیرمجموعه به‌خوبی تعریف‌شده از بار تجربه‌شده و نتایج که برای بازیکنان حرفه‌ای برتر کاملاً قابل مشاهده است، تمرکز می‌کنیم؛ یعنی بار مسابقه و زمان از دست رفته در مسابقه. بار مسابقه، یک نوع بار خارجی، حجم و شدت بازی حرفه‌ای را در طول تمام دوران حرفه‌ای بازیکن اندازه‌گیری می‌کند و امکان بررسی اثرات حاد و مزمن تجمعی بار را فراهم می‌آورد. زمان از دست رفته، یک وقفه طولانی از بازی‌های رقابتی که نشانگر غیبت ناخواسته است، به‌عنوان نتیجه مورد تمرکز قرار می‌گیرد زیرا سلامت ضعیف اصلی‌ترین دلیل عدم حضور در مسابقات در سطح برتر است [17, 18]. علاوه بر این، همانند خود آسیب، زمان از دست رفته یک نتیجه‌ای است که بازیکنان تنیس برتر می‌خواهند آن را به حداقل برسانند.

دومین مشارکت اصلی این مقاله استفاده از رویکردی اصولی‌تر برای مطالعه اثرات بار تجمعی بر خطر زمان از دست رفته است. به‌طور خاص، ما یک مدل میانگین تو در تو ساختاری (SNMM) را برای برآورد اثر علّی بالقوه بار پیشنهاد می‌کنیم. همانند مدل‌های ساختاری حاشیه‌ای (MSM)، SNMM هنگامی که با وزن‌های معکوس احتمال درمان ترکیب می‌شود، می‌تواند به رفع سوگیری‌های انتخاب و مخدوش‌کننده هنگام ارزیابی اثرات مواجهه‌های زمان‌متغیر کمک کند [19]. SNMM به‌ویژه زمانی مفید است که مواجهه اصلی مورد علاقه ممکن است توسط متغیر زمان‌متغیر دیگری تعدیل شود [20]. این در مطالعه حاضر مهم است زیرا سن انتظار می‌رود اثر بار تجمعی را تعدیل کند. در ادامه، ما یک SNMM برای اثر علّی بالقوه بار تجمعی بر خطر زمان از دست رفته در حضور تعدیل سن با استفاده از رگرسیون با باقیمانده‌ها و استراتژی وزن‌گذاری معکوس احتمال درمان توسعه می‌دهیم.

روش‌ها و مواد
نمونه
نتایج رقابتی بازیکنان حرفه‌ای مرد تنیس از سال ۱۹۹۰ تا کنون از پایگاه داده OnCourt (www.oncourt.info) استخراج شد. این داده‌ها شامل شناسه‌های منحصر به فرد برای برندگان و بازندگان مسابقات، تاریخ هر مسابقه و امتیاز، که شامل کل بازی‌ها و ست‌های انجام‌شده است، می‌شود. رتبه‌بندی بازیکنان از اولین نتایج ثبت‌شده در این پایگاه داده با استفاده از سیستم رتبه‌بندی مبتنی بر Elo که قبلاً توصیف شده است، استخراج شد؛ الگوریتم آماری برای رتبه‌بندی توانایی نهفته بازیکنان تنیس که سطح سطح و حاشیه پیروزی را در نظر می‌گیرد [21, 22].

از آنجا که عامل خطر اصلی مورد علاقه در این مطالعه بار حرفه‌ای تجمعی بود، داشتن تاریخچه رقابتی کامل برای بازیکنانی که در تحلیل گنجانده می‌شوند، مهم بود. نتایج برای پایین‌ترین سطح مسابقه که هنوز می‌توان از آن به‌صورت حرفه‌ای درآمد کسب کرد، رویدادهای ITF Futures، تا سال ۲۰۰۴ در پایگاه داده نمایان نبود؛ بنابراین تنها سال‌های ۲۰۰۵ به بعد در نظر گرفته شد و تنها برای بازیکنانی که اولین مسابقه حرفه‌ای آن‌ها در ۲۰۰۵ یا پس از آن بود.

یک گام اولیه در آماده‌سازی داده‌ها تعریف نمونه‌ای از بازیکنانی بود که به‌طور منظم در مسابقات شرکت می‌کردند. اینجا «منظم» به معنای بازیکنانی است که، اگر سالم باشند، انتظار می‌رود در طول فصل بازی کنند. برنامه‌های بازیکنان انتظار می‌رود بسته به سطح توانایی آن‌ها به‌طور قابل‌توجهی متفاوت باشد، زیرا این سطح تعداد رویدادهایی که در طول سال می‌توانند در آن شرکت کنند را تعیین می‌کند. منظم بودن بازی با گروه‌بندی فصل‌های بازیکن بر اساس رتبه بازیکن در آغاز فصل، با استفاده از گروه‌های رتبه ۱۰۰ امتیازی در بازه ۱۹۰۰ تا ۳۰۰۰، که ۱۱ گروه کلی تشکیل می‌دهد، بررسی شد (توجه داشته باشید که میانگین رتبه یک بازیکن حرفه‌ای ۱۵۰۰ است، در حالی که بازیکنانی که در مرحله اصلی گرند اسلم‌ها شرکت می‌کنند معمولاً رتبه ۲۰۰۰ یا بالاتر دارند). با توجه به این که رتبه‌بندی‌های رسمی (به https://en.wikipedia.org/wiki/ATP_Rankings) بر پایه بهترین ۱۸ نتیجه تورنمنت بازیکن است و هیچ رویداد ATP خارج از مسابقات نهایی تور جهانی در ماه‌های نوامبر و دسامبر برگزار نمی‌شود، منطقی است که ۳ هفته را به‌عنوان آستانه بالایی برای فاصله‌های بین‌رویدادهای یک بازیکن برتر در نظر بگیریم. با مرور فصل‌های بازیکنان در گروه‌های رتبه مختلف، مشخص شد که تنها بازیکنانی که در مطالعه رتبه ۲۳۰۰ یا بالاتر داشتند، بیشترین فاصله‌ها (بر اساس صدک ۹۰، که ۹۰٪ از تمام روزهای فاصله مشاهده‌شده را شامل می‌شود) کمتر از ۳ هفته برای حداقل ۹ ماه از سال داشتند (به S1 File مراجعه کنید).

با توجه به این مشاهده، نمونه بازیکنان شامل تمام کسانی بود که در طول دوره مشاهده به رتبه بازیکن ۲۳۰۰ یا بالاتر دست یافتند. ۳۸۹ بازیکن این معیار را برآورده کردند. واحد زمان پایه برای نمونه هفته مسابقه بود، زیرا اکثر رویدادهای حرفه‌ای حداکثر یک هفته طول می‌کشند. با تحلیل بقا سنتی، مقایسه ۲۵٪ بازیکنانی که بالاترین بار بازی را داشتند با بقیه نمونه بازیکنان توان ۸۰٪ برای شناسایی ۲۰٪ افزایش خطر زمان از دست رفته نسبت به نرخ پایه ۳٪ داشت.

نتیجه
نتیجه اصلی مطالعه زمان از دست رفته در مسابقه بود: غیبت طولانی از مسابقه.

تعاریف زمان از دست رفته از مسابقه برای هر بازیکن به‌صورت فردی با استفاده از مدل خطی ترکیبی حداکثر فاصله در یک ماه تقویمی (بیشترین تعداد روزهای متوالی که بازیکن در یک ماه خاص مسابقه نمی‌کرد) با اثرات تصادفی بازیکن و کوواریانس‑واریانس غیرساختاری [23] تعریف شد. از آنجا که یک دوره بین مسابقه می‌تواند بیش از یک ماه طول بکشد، این دوره به ماهی که فاصله آغاز شد اختصاص یافت و فقط به همان ماه تعلق گرفت. از این مدل رگرسیونی می‌توانستیم مقدار مورد انتظار حداکثر تعداد روزهای متوالی که بازیکن در یک ماه از مسابقه دور می‌شود را به‌دست آوریم. مدل بر روی داده‌های بازیکنانی که ۳ یا بیشتر فصل با رتبه ۲۳۰۰ یا بالاتر داشتند، آموزش داده شد. برای بازیکنانی که کمتر از ۳ فصل با حداقل رتبه داشتند، حداکثر فاصله مورد انتظار به متوسط تنظیم شد.

مدل رگرسیونی فوق تخمینی بازیکن‑و‑ماه‑خاص از حداکثر روزهای بین‑رویداد (که در اینجا «روزهای فاصله» نامیده می‌شود) تحت شرایط عادی ارائه می‌دهد. یک رویداد زمان از دست رفته به‌عنوان مواردی تعریف شد که روزهای فاصله واقعی در یک ماه ۲ هفته بیشتر از مقدار مورد انتظار باشد (۴ هفته بیشتر برای ماه ژانویه، به دلیل فصل تعطیلات). این قاعده با نمونه کوچکی از بازیکنان پیشین شماره ۱ جهان (n = 3) که تاریخچه آسیب‌های مستند دارند، اعتبارسنجی شد و تمام غیبت‌های مستند آن‌ها به دلیل آسیب شناسایی شد. جزئیات کامل تعیین نتیجه و اعتبارسنجی در S1 File ارائه شده است.

شکل 1 محدوده صدک ۹۰ برای معیار فاصله را نشان می‌دهد. ماه‌های مارس تا نوامبر بیشترین سازگاری را نشان می‌دهند، به‌طوری که فاصله‌های ۲۵ تا ۴۰ روز یا کمتر حداقل آستانه برای غیبت غیرمنتظره هستند. برای فوریه، محدوده کمی بیشتر است، به‌طوری که از دست دادن زمان بیش از ۴۰ روز قبل از اولین مسابقه برای زیرمجموعه‌ای از بازیکنان غیرعادی نیست. بررسی بازیکنانی که زمان از دست رفته طولانی‌تری در فوریه داشتند نشان می‌دهد این زیرمجموعه بازیکنانی هستند که تمایل ندارند در رویدادهای استرالیایی در ژانویه شرکت کنند و همچنین بازیکنانی که در اولین دور مسابقات دیویس کپ در اوایل فوریه شرکت می‌کنند، رویدادی غیر‑تورنی است که، مانند رویدادهای نمایشگاهی، در تقویم مسابقات بازیکنان این مطالعه گنجانده نشده است. ژانویه و دسامبر به‌وضوح به‌عنوان دوره‌های پس از فصل تعطیلات انتخابی بازیکن برجسته می‌شوند که برای بازیکن حرفه‌ای معمولی بیش از ۶۰ تا ۱۰۰ روز طول نمی‌کشند.

محدودیت و خطر رقابتی
از آنجا که بازیکن تنها زمانی مشاهده می‌شود که مسابقه می‌کند، آخرین مشاهده یا آخرین مشاهده در پنجره مشاهده مطالعه، یا آخرین مشاهده قبل از غیبت در بازی، یا آخرین مسابقه حرفه‌ای است.

بازنشستگی، یک وقفه دائمی از بازی حرفه‌ای، یک خطر رقابتی برای غیبت‌های موقت از مسابقه است. از ۱۹۰۱ فصل بازیکن در نمونه، ۸۴ مورد وجود داشت که آخرین مسابقه حرفه‌ای مشاهده‌شده بازیکن حداقل یک سال قبل از پایان مشاهده مطالعه (مارس ۲۰۱۹) بود. در ۳۶ مورد، آخرین مسابقه ثبت‌شده در ۲۰۱۸ بود. بررسی بازیکنانی که آخرین مسابقات مشاهده‌شده آن‌ها بین ۲۰۱۶ تا ۲۰۱۸ بود، ۲۰ بازیکن را نشان داد که به‌صورت رسمی بازنشسته نشده‌اند و ۲ بازیکن که تحت تعلیق طولانی‌مدت بودند. تحلیل ۲۰ مورد را به‌عنوان غیبت ناخواسته در نظر گرفت، در حالی که ۶۴ مورد باقی‌مانده به‌عنوان مشاهدات سانسور شده در نظر گرفته شد.

مواجهه و تعدیل‌کننده
در غیاب مخدوش‌کننده، رابطه اثر اساسی می‌تواند با گراف جهت‌دار بدون چرخه (DAG) نشان داده شود که در شکل 2 نشان داده شده است [24]. هدف خروجی Y است که اثرات علّی مستقیم از X دارد. عامل M فرآیند بین X و Y را تعدیل می‌کند، همان‌طور که یک یال به یال بین X و Y جهت‌دار است. تغییرات در X انتظار نمی‌رود سطح تعدیل‌کننده M را تغییر دهد و M در غیاب X تأثیر مستقیم بر Y ندارد، اما سطح M بر اثر X بر خروجی تأثیر می‌گذارد [25, 26].

گراف جهت‌دار بدون چرخه برای مواجهه با اثر تعدیل‌کننده.

در زمینه زمان از دست رفته در مسابقه تنیس حرفه‌ای، عامل علّی اصلی بار است (شکل 3). اصطلاح «بار» تعاریف مختلفی در ادبیات آسیب ورزشی دارد [9]. در این کار بار برای اشاره به شدت مسابقه، یک نوع بار خارجی، استفاده می‌شود که با بازی‌های انجام‌شده در یک مسابقه اندازه‌گیری می‌شود.

گراف جهت‌دار بدون چرخه برای اثر علّی بار بر زمان از دست رفته با تعدیل اثر سن.

اثر بار فرض می‌شود توسط سن ورزشکار تعدیل می‌شود، زیرا یک سطح برابر بار ممکن است به‌دلیل افزایش حساسیت فیزیولوژیکی مرتبط با سن، آسیب‌زا‌تر شود.

یک مدل دقیق‌تر برای رابطه بار‑سن بر زمان از دست رفته مسابقه، این واقعیت را در نظر می‌گیرد که هر دو عامل در طول زمان در حال تغییر هستند و می‌توانند تحت تأثیر مخدوش‌کننده‌های اندازه‌گیری‌شده و غیر‌اندازه‌گیری‌شده قرار گیرند. بگذارید YG¯(t),A¯(t) خروجی بالقوه زمان از دست رفته از بازی را با توجه به سن A¯(t)=(A1,…,At) و تاریخچه بار بازی G¯(t)=(G1,…,Gt) پس از هفته t‑ام مسابقه حرفه‌ای نشان دهد. مدل زیر یک DAG زمان‑متغیر است که تاریخچه مواجهه‑تعدیل‌کننده را در حضور مخدوش‌کننده‌ها توصیف می‌کند، به‌طوری که تمام یال‌ها عوامل مؤثر علّی بر Y را در بر می‌گیرد.

شکل 4 نشان می‌دهد مواجهه تأثیرات مستقیم بر هدف خروجی دارد، تعدیل‌کننده بر این اثرها و مقادیر مواجهه اصلی تأثیر می‌گذارد. مواجهه فرض نمی‌شود تأثیر مستقیم بر تعدیل‌کننده داشته باشد. با این حال، هم مواجهه و هم میانجی می‌توانند تحت تأثیر مخدوش‌کننده‌های مشاهده‌شده L¯(t)=(L1,…,Lt) و مخدوش‌کننده‌های غیر‌مشاهده U¯(t)=(U1,…,Ut) قرار گیرند که هر دو می‌توانند تأثیر مستقیم بر خطر آینده زمان از دست رفته از مسابقه داشته باشند.

گراف جهت‌دار بدون چرخه مدل علّی فرضی برای مواجهه زمان‑متغیر با اثر تعدیل‌کننده و مخدوش‌کننده‌های زمان‑متغیر اندازه‌گیری‌شده و غیر‌اندازه‌گیری‌شده.

مدل ساختاری حاشیه‌ای
علاقه اصلی ما نقش باری است که به‌صورت تجمعی بر خطر زمان از دست رفته از مسابقه دارد. بار تاریخی بازیکن و سن می‌توانند خطر زمان از دست رفته را به روش‌های مختلفی تحت تأثیر قرار دهند. این مقاله نقش بار تجمعی ساده را بررسی می‌کند. تحت این مدل، خروجی بالقوه خطر زمان از دست رفته در زمان t، اگر بار به تاریخچه G¯(t) تنظیم شود و سن به تاریخچه سن A¯(t) تنظیم شود، رابطه خطی‑لگاریتمی دوز‑پاسخ زیر را دارد

log(λ(t|A¯(t),G¯(t))) = log(λ0(t)) + β1 cum(G¯(t)) + β2 At + β3 At × cum(G¯(t))

که در آن cum(G¯(t)) = ∑_{j≤t} Gj مجموع کل بار بازی تا هفته t‑ام مسابقه است و At سن تقویمی در هفته t‑ام مسابقه است. راه‌های بسیاری برای رسیدن به هفته t با بار cum(G¯(t)) و سن At وجود دارد، اما MSM می‌گوید تمام اطلاعات مرتبط برای خطر حاضر توسط بار کل و سن جاری ضبط می‌شود.

MSMهای حاشیه‌ای استاندارد نمی‌توانند اثر تعدیل‌کننده متغیرهای زمان‑متغیر را مدل‌سازی کنند [15]. دلیل این امر دو‑گانه است. اول، وقتی یک تعدیل‌کننده زمان‑متغیر با سطوح قبلی درمان همبستگی دارد، تنظیم برای تعدیل‌کننده می‌تواند منجر به برآوردی مغرضانه از اثرات مستقیم و تعاملی درمان شود. دوم، مغرضی بودن اثرات مستقیم و تعاملی درمان می‌تواند زمانی که بر تعدیل‌کننده زمان‑متغیر شرط‌بندی می‌شود به‌دلیل علل ناشناخته تعدیل‌کننده، که گاهی «سوگیری هم‌پوشانی» نامیده می‌شود، رخ دهد [27].

یک رویکرد برای مقابله با این منابع احتمالی سوگیری، مدل میانگین تو در تو ساختاری (SNMM) است [20]. SNMM اثرات علّی زمان‑متغیر تعدیل‌شده مورد علاقه را در یک مدل میانگین شرطی برای پاسخ پیوسته با توجه به درمان‌های زمان‑متغیر و تعدیل‌کننده‌های کاندید تعریف می‌کند. شکل خاص مدل در این مورد می‌تواند با تجزیه معادله (1) به اجزای شرطی آن استخراج شود. فرض کنید سطح واقعی بار دریافت‌شده تا زمان t برابر g* باشد و سن متقابل که این بار به آن می‌رسد At(g*) باشد. خطر بالقوه می‌تواند به‌صورت

E[log(λ(t|At(g*), cum(G(t)¯)=g*))] = log(λ0(t)) + E[log(λ(t|At(g*), cum(G¯(t))=g*)) - log(λ(t|At(g*), cum(G¯)t=g))] + λ(t|At(g*), cum(G¯(t))=g)) - log(λ(t|At(g), cum(G¯(t))=g))]

که مجموع اثرات مستقیم و تعاملی تغییر g* به g وقتی سن ثابت است و اثر مستقیم تغییر At(g*) به At(g) وقتی بار ثابت است، می‌باشد. هر دو مؤلفه میانگین‌های شرطی هستند که برای سادگی می‌توان آن‌ها را به توابع μ(.) و ϵ(.) نسبت داد،

E[log(λ(t|At(g*), cum(G¯(t))=g*))] = log(λ0(t)) + μ(At(g), g*) + ϵ(At(g*), g)

تابع μ(At(g), g*) اثر علّی تغییر بار در زمان t برای بازیکنی با سن ثابت را ضبط می‌کند. تابع ϵ(At(g*), g) رابطه علّی و غیر‑علّی بین تعدیل‌کننده و پاسخ را نشان می‌دهد و در چارچوب SNMM به‌عنوان «تابع مزاحم» در نظر گرفته می‌شود.

در ارتباط با مدل دوز‑پاسخ در معادله (1)، ما تابع میانگین شرطی μ را به‌صورت خطی بار تجمعی مدل می‌کنیم،

μ(At(g), g*) = β1 g* + β2 At(g) g*

که بیان می‌کند، مشروط بر سن بازیکن، یک افزایش واحد در بار همان تغییر در لگ‑خطر را دارد، صرف‌نظر از زمان t یا بار پیشین.

تابع مزاحم ϵ باید ویژگی داشته باشد که E[ϵ(At(g), g)] برابر صفر باشد نسبت به متغیر تصادفی At(g). این ویژگی را می‌توان با تعریف شکل باقیمانده‌ای ϵ تضمین کرد. به‌عبارت دیگر،

ϵ(At(g), g) = ν1[At(g) - (α1 + α2 g)]

که می‌گوید میانگین شرطی سن به‌صورت خطی با بار تجمعی g مرتبط است، به‌طوری که یک افزایش واحد در بار همان ارتباط مورد انتظار با سن را دارد، صرف‌نظر از تاریخچه خاصی که به بار g منجر شده است. این انتظار شرطی از مقدار واقعی At(g) کم می‌شود و باقیمانده بین سن مشاهده‌شده و مورد انتظار، مشروط بر تمام تاریخچه‌های پیشین بار، به‌دست می‌آید.

با ترکیب موارد فوق، مدل کامل لگاریتمی‑خطی SNMM به‌دست می‌آید،

E[log(λ(t|a,g*))] = log(λ0(t)) + β1 g* + β2 a g* + ν1(a - α1 - α2 g*)

معادله (6) شبیه یک مدل لگاریتمی‑خطی استاندارد با تعاملات است. با این حال، SNMM بر پایه میانگین شرطی تعدیل‌کننده فرض شده است. همچنین تنظیم مستقیم برای مخدوش‌کننده‌های زمان‑متغیر ندارد. عدم تعادل در این عوامل به‌جای آن با استفاده از وزن‌های معکوس احتمال درمان (IPTW) مدیریت می‌شود. «درمان»، اصطلاح کلی که ادبیات استنتاج علّی برای اشاره به متغیر توضیحی اصلی استفاده می‌کند، در این مورد بار تجمعی مسابقه است. وزن‌گذاری مشاهدات بر اساس احتمال معکوس دوز مشاهده‌شده درمان، به‌خوبی شناخته شده است که استراتژی مؤثرتری برای محافظت در برابر سوگیری مخدوش‌کننده نسبت به رگرسیون است [28].

برآورد
برآورد SNMM با آماده‌سازی نتایج و متغیرهای همبسته داده‌های مشاهده‌شده آغاز می‌شود. پایه برای نمونه بازیکن زمانی آغاز شد که همه بازیکنان به ۸٬۰۰۰ بازی تجمعی رسیدند. از زمان پایه، هر هفته مسابقه جمع‌آوری و خلاصه شد تا آخرین رویداد حرفه‌ای بازیکن یا پایان جمع‌آوری داده‌ها (مارس ۲۰۱۹). برای هر هفته، بار کل بازی، سن بازیکن به سال، رتبه بازیکن، آیا بازیکن در هفته قبلی مسابقه داده است و آیا در ۳۰ رویداد گذشته زمان از دست رفته بیش از ۱۸۰ روز داشته است، محاسبه شد.

نتیجه زمان از دست رفته در پایان هر هفته مسابقه بر اساس معیارهای خاص بازیکن که در بالا توصیف شد، تعیین شد.

اولین گام برآورد SNMM استخراج وزن‌های معکوس احتمال درمان (IPTW) است. هدف این وزن‌ها ایجاد یک جمعیت شبه‑واقعی است که نسبت به متغیرهای مخدوش‌کننده، مانند توانایی بازیکن یا بازی رقابتی، برای تمام زمان t متعادل باشد.

بگذارید git بار بازی مشاهده‌شده برای فرد i در هفته t‑ام مسابقه باشد. در غیاب سانسور، وزن‌های ثابت‌شده به‌صورت

swit = ∏_{j=1}^{t} f(Gij = gij | A¯i(j‑1), G¯i(j‑1)) / f(Gij = gij | G¯i(j‑1), L¯ij)

که در آن f(.) تابع احتمال برای برخی خانواده پارامتریک مناسب برای متغیر درمانی پیوسته است. نقش مخرج شناسایی افرادی است که دریافت سطح بار gij را بر اساس تاریخچه متغیرهایشان کم‌احتمال می‌دانند و به‌طور متناسب وزن می‌شوند. این همان‌گونه است که وزن‌ها برای تعادل نمونه نسبت به مخدوش‌کننده‌های زمان‑متغیر عمل می‌کنند. صورت‌گرم شامل هیچ‌یک از مخدوش‌کننده‌ها نیست و هدف آن صرفاً فراهم کردن ثبات به وزن‌های کلی با ارائه عددی در مقیاس مخرج است.

بگذارید C(t) نشانگر یک بازیکن باشد که در هفته t‑ام مسابقه سانسور شده است، به‌دلیل سانسور اداری یا بازنشستگی. وزن‌های سانسور به‌صورت مشابه معادله 8 هستند،

cwit = ∏_{j=1}^{t} Prob(Cij = 0 | A¯i(j‑1), G¯i(j‑1)) / Prob(Cij = 0 | G¯i(j‑1), L¯ij)

احتمال رسیدن به هفته t‑ام مسابقه بدون سانسور، در صورت مخرج، با تاریخچه بار و تعدیل‌کننده، و در صورت صورت‌گرم، با تاریخچه مخدوش‌کننده‌ها. وزن نهایی در زمان t برابر wit = swit × cwit است.

وزن‌های مخرج درمان از مدل رگرسیون خطی زیر به‌دست آمد،

E(Git = git | G¯i(t‑1), L¯it) = δ0 + δ1 gi(t‑1) + δ2 x1,it + δ3 x2,it + s(x3,it, θ1)

که در آن x1 نشانگر هفته‌های متوالی مسابقه، x2 نشانگر زمان از دست رفته ۱۸۰ روزه در ۳۰ هفته مسابقه گذشته، و x3 رتبه بازیکن است. تابع s(.) یک اسپلین مکعبی صاف‌کننده است.

وزن‌های صورت‌گرم درمان به‌صورت مشابه به‌دست آمد،

E(Git = git | G¯i(t‑1), Ai(t‑1)) = δ0′ + δ1′ gi(t‑1) + δ2′ a1,i(t‑1).

برآوردهای میانگین‌های مورد انتظار در معادلات (9) و (10) با مدل GEE با بازیکن به‌عنوان خوشه‌ها و ساختار کوواریانس مستقل بین بازیکنان برازش شد. بگذارید m̂it = Ê(Git = git | G¯i(t‑1), L¯i(t‑1)). سپس مخرج به‌صورت ϕ((git‑m̂it)/σ̂) محاسبه شد، که ϕ(.) تابع چگالی نرمال استاندارد و σ̂ انحراف معیار باقیمانده مدل برازش‌شده است.

برآوردهای صورت‌گرم با همان روش به‌دست آمد اما بدون شرط‌بندی بر متغیرهای زمان‑متغیر. با داشتن انتظار صورت‌گرم، μ̂0it = Ê(Git = git | G¯i(t‑1), Ai(t‑1)) با پراکندگی σ̂0، وزن ثابت به‌صورت

sŵit = ϕ((git‑m̂0it)/σ̂0) / ϕ((git‑m̂it)/σ̂)

محاسبه شد. مدل‌های سمت راست یکسان در معادلات (9) و (10) برای مدل‌های وزن‌های سانسور استفاده شد. با این حال، این‌ها در رگرسیون لجستیک با خروجی نشانگر باینری سانسور در پایان هفته t‑ام برازش شدند.

پایداری وزن‌های ترکیبی ŵit به‌صورت گرافیکی با رسم جعبه‑نمودارها نسبت به هفته‌های پایه ارزیابی شد. تعادل با محاسبه انحراف استاندارد جمعیت (PSB) در هر زمان t برای تمام متغیرهای زمان‑متغیر ارزیابی شد. PSB ≤ 0.25 به‌عنوان معیار تعادل خوب تنظیم شد.

یک مدل خطی کلی‌سازی‌شده وزن‌دار برای برازش مدل میانگین شرطی تعدیل‌کننده در زمان t با وزن‌های ŵit استفاده شد. باقیمانده‌های سن به‌دست آمد و به‌عنوان متغیرهای همبسته برای مدل برآورد مدل خروجی SNMM استفاده شد. برای این مدل، رگرسیون لجستیک تجمعی وزن‌دار استفاده شد [16]. اثرات بار و تعدیل آن توسط سن با مقایسه نسبت خطر برآورد شده در صدک‌های ۲۵ و ۷۵ بار تجمعی مشاهده‌شده در نمونه برای بازیکنان ۲۵، ۲۷ و ۲۹ ساله نشان داده شد. صدک ۷۵ تقریباً ۳٬۰۰۰ بازی بیشتر برای هر یک از این گروه‌های سنی بود و این افزایش بار برای این مقایسه‌ها استفاده شد. برای تمام نسبت‌های خطر نشان‌داده‌شده، بازیکن مرجع ۲۵ ساله با بار مسابقه کل ۱۰٬۰۰۰ بازی بود. چون خطاهای استاندارد معمولی مدل لجستیک، تخمین وزن‌های ثابت و باقیمانده‌ها را در نظر نمی‌گیرند، خطاهای استاندارد بُوت‌استرپ و فواصل اطمینان با تکرار وزن‌گذاری، باقیمانده و مدل خروجی برای ۱٬۰۰۰ نمونه بُوت‌استرپ به‌دست آمد.

برآوردهای SNMM با مدل‌های ارتباطی استاندارد با رگرسیون لجستیک تجمعی بدون وزن‌گذاری برای بار و اثر تعدیل سن، با و بدون تنظیم برای سایر متغیرهای زمان‑متغیر در این مطالعه مقایسه شد. تحلیل اضافی، همان متغیرهای زمان‑متغیر را در مدل خروجی SNMM گنجانده و «برآورد دو‑بارق» اثر علّی بالقوه بار را ارائه داد [29].

خلاصه‌ای از خطر مطلق از مدل SNMM برای دامنه‌ای از سن‌ها و بارهای بازی نیز برآورد شد، با نرخ پایه برای بازیکنان ۲۵ ساله و بار ۱۰٬۰۰۰ بازی. برای درک کاهش خطر مطلق برای بازیکنان برتر با برخی از بالاترین بارهای تجمعی در تورنمنت، کاهش خطر مطلق برای کاهش ۱٬۰۰۰ و ۲٬۰۰۰ بازی از بازی‌های واقعی برای چند بازیکن برجسته محاسبه شد.

تمام تحلیل‌ها و مدل‌سازی‌ها با زبان برنامه‌نویسی آماری R انجام شد [30].

قابلیت شناسایی
توانایی شناسایی اثرات علّی بار با چارچوب ارائه‌شده در این مطالعه به چندین فرضیه بستگی دارد. اولین مورد مربوط به مشخص‌سازی صحیح مدل دوز‑پاسخ است. یک فرضیه مرکزی برای مدل ساده بار تجمعی این است که بار و تاریخچه پیری مستقل از توالی واقعی دریافت بار با شرط بر بار کل فعلی و سن هستند. به عبارت ریاضی،

λ(t | G¯t, A¯t) = λ(t | cum(G¯t), At)

مرتبط با موارد فوق، فرض سازگاری است [31]. این بیان می‌کند که بازیکنی که همان تاریخچه درمان و پیری را دارد، باید همان خروجی بالقوه را داشته باشد،

λ(t | G¯t, A¯t) = λ_{G¯t A¯t} ∀ G¯t, A¯t

فرض بعدی مربوط به مثبت بودن درمان است. در مورد بار تجمعی، این نیاز دارد که

0 ≤ λ(t | G¯t, A¯t) ≤ ∞

برای هر سطح ممکن درمان برای هر فرد در هر زمان.

در نهایت، در تنظیمات درمان‌های زمان‑متغیر با داده‌های مشاهده‌ای، باید فرض نادیده‌گیری ترتیبی درمان را داشته باشیم تا بتوانیم اثرات علّی را شناسایی کنیم [19]. این بیان می‌کند که

G¯t ⟂ { λ(t | G¯t) | G¯(t‑1), A¯t‑1, L¯t‑1 } ∀ G¯t

یعنی درمان خاص دریافت‌شده در زمان t باید با توجه به مخدوش‌کننده‌های اندازه‌گیری‌شده، تاریخچه تعدیل‌کننده پیش‌درمان و تاریخچه درمان پیش‌درمان نادیده گرفته شود. چون نادیده‌گیری ترتیبی می‌تواند در صورت وجود مخدوش‌کننده‌های غیر‌اندازه‌گیری‌شده نقض شود، این یک فرضیه است که قابل‌تأیید نیست.

نتایج
نمونه داده شامل ۵۵٬۷۷۳ هفته مسابقه برای ۳۸۹ بازیکن مرد حرفه‌ای بود (جدول ۱). سه درصد از هفته‌های مطالعه با زمان از دست رفته دنبال شد. بار بازی‌های تجمعی به‌طور متوسط ۱۳٬۶۱۵ بازی و حداکثر ۳۹٬۳۰۳ بازی در طول هفته‌های مسابقه نمونه‌برداری شده داشت. بر اساس طراحی، بازیکنان میانگین رتبه بالای ۲۳۰۰ داشتند و اکثر بازیکنان در هر هفته بین ۲۱۰۰ تا ۲۵۰۰ رتبه داشتند. یک‌سوم از تمام رویدادهای رقابتی در پی یک مسابقه دیگر برگزار می‌شد، که نشانگر شلوغی تقویم تنیس است. تنها بخش کوچکی از بازیکنان زمانی که بیش از ۶ ماه از مسابقات فاصله داشته‌اند، در مسابقه شرکت می‌کردند.

جدول ۱
خلاصه ویژگی‌های کلی نمونه.
| ویژگی | مقدار |
| --- | --- |
| هفته‌های مسابقه، n | 55,773 |
| بازیکنان، n | 389 |
| درصد زمان از دست رفته | 3 (17) |
| بار بازی | 13,615 (4,208) |
| سن | 28 (3.24) |
| شرکت در هفته قبلی % | 33 (47) |
| رتبه بازیکن | 2325 (199) |
| زمان از دست رفته ≥180 روز در 30 رویداد % | 3 (17) |

تقسیم‌بندی نمونه بر اساس پنج‌گانه‌های بار تجمعی نشان می‌دهد که متغیرهای زمان‑متغیر با افزایش بازی‌های انجام‌شده چگونه تغییر می‌کنند. همان‌طور که انتظار می‌رفت، سن به‌طور پیوسته با افزایش بار افزایش می‌یابد و اکثر بازیکنان تا زمانی که ۱۵٬۰۰۰ بازی انجام داده‌اند، سن ۲۹ سال یا بیشتر دارند (جدول ۲). روندهای مثبت با بار برای زمان از دست رفته ۱۸۰ روز یا بیشتر در ۳۰ رویداد نیز مشاهده شد که بالاترین نرخ مشاهده‌شده ۵٪ برای دو بالاترین پنج‌گانه بار بود، و رتبه بازیکن که با هر طبقه بالاتر بار متوسط بیشتری داشت. روند واضحی برای مسابقات پشت‑پشت مشاهده نشد.

جدول ۲
خلاصه نتیجه و متغیرهای همبسته (میانگین، انحراف معیار) بر اساس پنج‌گانه‌های بار بازی تجمعی.
| پنج‌گانه بار | بار | زمان از دست رفته | سن | شرکت در هفته قبلی | رتبه Elo | زمان از دست رفته 30‑رویداد |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Q1 | 8,851 (499) | 3 (16) | 24.8 (1.77) | 34 (47) | 2232 (176) | 0 (0) |
| Q2 | 10,673 (558) | 2 (16) | 26.1 (1.85) | 34 (47) | 2266 (173) | 2 (15) |
| Q3 | 12,821 (689) | 2 (15) | 27.5 (1.96) | 34 (47) | 2318 (175) | 3 (16) |
| Q4 | 15,526 (889) | 3 (17) | 29.3 (2.12) | 33 (47) | 2358 (180) | 5 (23) |
| Q5 | 20,205 (2,767) | 4 (19) | 32.0 (2.39) | 31 (46) | 2452 (213) | 5 (22) |

وزن‌های ثابت ترکیبی نشان‌دهنده پایداری خوب در طول هفته‌های مسابقه هستند (شکل ۵). به‌صورت لگاریتمی، وزن متوسط در طول دوره‌ها ۱.۰۷ بود و دامنه چارک‑میانی به‌طور متوسط ۰.۵ بود، که نشان‌دهنده تغییرات متوسط در طول هفته‌های مسابقه است. ناپایداری بیشتری در هفته‌های اخیر که تعداد نمونه کم بود، مشاهده شد. تا هفته ۳۵۰، وزن متوسط به ۰.۲ کاهش یافت.

مقیاس لگاریتمی وزن‌های IPTW ترکیبی و وزن‌های سانسور بر حسب هفته مسابقه.

از نظر تعادل، رتبه بازیکن بیشترین پتانسیل برای سوگیری مخدوش‌کننده را نشان داد (شکل ۶). PSB بدون وزن برای رتبه بازیکن به‌طور متوسط ۰.۳۳، حداکثر ۱.۱۵ بود و در ۶۳٪ از هفته‌های مسابقه از آستانه ۰.۲۵ فراتر رفت. با وزن‌گذاری، PSB برای رتبه به‌طور متوسط ۰.۰۸ کاهش یافت و هرگز در هیچ هفته مسابقه بیش از ۱ نشد. برای ۲۰٪ از هفته‌ها، PSB حتی با وزن‌گذاری بیش از ۰.۲۵ بود، اما این نرخ برای ۴۰٪ از اولین ۲۰۰ هفته مسابقه فقط ۴٪ بود. سایر متغیرهای همبسته در تمام هفته‌های مسابقه به‌خوبی تعادل داشتند.

انحراف استاندارد جمعیت برای متغیرهای زمان‑متغیر بر حسب هفته مسابقه با و بدون وزن‌گذاری.

اندازه نقاط به‌منظور نشان دادن تعداد مشاهدات در هر نقطه زمانی مقیاس‌بندی شد.

تحلیل رگرسیون بدون وزن بدون تنظیم برای متغیرهای زمان‑متغیر نشان‌دهنده اثر محافظتی با افزایش بار بازی بود (جدول ۳). به‌طور غیرمنتظره، برآوردهای این رگرسیون نشان داد که افزایش ۱٬۰۰۰ بازی تجمعی با کاهش ۳٪ خطر زمان از دست رفته برای بازیکنی با همان سن مرتبط است. تنظیم برای متغیرهای زمان‑متغیر هر گونه ارتباط معنادار آماری را حذف کرد و از این نتیجه‌گیری حمایت کرد که برای بازیکنانی با همان سن و سطح مهارت، بار بازی تأثیر علّی بر خطر زمان از دست رفته ندارد.

جدول ۳
نسبت خطر (۹۵٪ CI) تغییر با بار و اثر تعدیل سن برای صدک‌های پایین و بالای ۲۵ بار مشاهده‌شده برای هر سن.
| سن | بار بازی | بدون وزن بدون تنظیم | بدون وزن با تنظیم | SNMM بدون تنظیم | SNMM با تنظیم |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| همان سن | ۱,۰۰۰ بیشتر | 0.97 (0.94‑0.99) | 1.00 (0.97‑1.03) | 1.04 (1.00‑1.09) | 1.05 (1.01‑1.10) |
| ۲۵ | ۱۰,۰۰۰ | 1.00 (مرجع) | 1.00 (مرجع) | 1.00 (مرجع) | 1.00 (مرجع) |
| ۱۳,۰۰۰ | 0.90 (0.83‑0.97) | 0.99 (0.90‑1.08) | 1.14 (1.00‑1.30) | 1.17 (1.02‑1.35) |
| ۲۷ | ۱۱,۰۰۰ | 0.97 (0.94‑1.00) | 1.00 (0.96‑1.03) | 1.06 (1.02‑1.09) | 1.06 (1.03‑1.10) |
| ۱۴,۰۰۰ | 0.89 (0.79‑1.01) | 1.00 (0.86‑1.15) | 1.24 (1.10‑1.43) | 1.28 (1.12‑1.47) |
| ۲۹ | ۱۴,۰۰۰ | 0.92 (0.79‑1.07) | 1.01 (0.86‑1.19) | 1.31 (1.20‑1.43) | 1.33 (1.20‑1.47) |
| ۱۷,۰۰۰ | 0.87 (0.66‑1.12) | 1.02 (0.76‑1.36) | 1.61 (1.37‑1.88) | 1.65 (1.38‑1.95) |

در مقابل تحلیل رگرسیون استاندارد، SNMM رابطه مثبت معناداری بین افزایش بار و خطر زمان از دست رفته یافت (جدول ۳). اثر مستقیم افزایش ۱٬۰۰۰ بازی، به‌عنوان مثال، خطر زمان از دست رفته را ۴٪ (۹۵٪ CI ۰‑۹٪) در تحلیل بدون تنظیم و ۵٪ (۹۵٪ CI ۱‑۱۰٪) برای تحلیل دو‑بارق افزایش داد. مقایسه بین صدک‌های ۲۵ و ۷۵ بار تجربی مشاهده‌شده در سنین ۲۵، ۲۷ و ۲۹ اثرات حتی واضح‌تری نشان داد. بر اساس برآوردهای دو‑بارق، نسبت خطر بازیکنان در بالاترین ۲۵٪ بار به‌طور مستمر بیشتر از بازیکنان همان سن با پایین‌ترین ۲۵٪ بار بود. در سن ۲۵، نسبت خطر 1.17 (۹۵٪ CI 1.02‑1.35) معادل افزایش خطر ۱۷٪ است؛ در سن ۲۷، نسبت خطر 1.28 (۹۵٪ CI 1.12‑1.47) و 1.06 (۹۵٪ CI 1.03‑1.10) معادل افزایش ۲۱٪؛ و در سن ۲۹، نسبت خطر 1.65 (۹۵٪ CI 1.38‑1.95) و 1.33 (۹۵٪ CI 1.20‑1.47) معادل افزایش ۲۴٪ است. اگرچه هر یک از این مقایسه‌ها افزایش ثابت ۳٬۰۰۰ بازی را نشان می‌دهند، می‌بینیم که خطر مرتبط با همان تغییر بار در حال افزایش است که نشان‌دهنده اثر تعدیل مثبت سن است.

نوارهای اطمینان برای اثر بار در بازه سنی گسترده‌تر نتایج SNMM را با جزئیات بیشتری نشان می‌دهد (شکل ۷). نواحی خاکستری محدوده ۹۰ درصدی بار مشاهده‌شده برای گروه سنی خاص در هر پنل را برجسته می‌کند. در بازه بار مشاهده‌شده برای سنین ۲۵ تا ۲۸ سال، خطر مطلق از ۲ تا ۴٪ متغیر بود. برای سنین ۲۹ تا ۳۲، خطر مطلق به ۶ تا ۸٪ برای بازیکنانی که در بالاترین بازه بار بودند، افزایش یافت. بالای سن ۳۲، حتی بازیکنان در پایین‌ترین بازه مشاهده‌شده خطر مطلق بیش از ۴٪ داشتند. در بالاترین بارها، خطر زمان از دست رفته تا ۱۸٪ در سن ۳۵ رسید.

خطر مطلق زمان از دست رفته ۹۰٪ نوارهای اطمینان مرتبط با تغییر بار و اثر تعدیل سن بر اساس SNMM.

نواحی خاکستری شفاف محدوده صدک ۹۰ تجربی بار واقعی مشاهده‌شده برای هر گروه سنی را نشان می‌دهد.

از سال ۲۰۱۶، چندین بازیکن مرد موفق در تنیس به‌طور همزمان به دلیل آسیب وقفه‌های طولانی از برنامه مسابقات معمولی خود داشته‌اند. اندی موری یکی از این‌هاست که به‌ویژه به‌دلیل اعلام قصد بازنشستگی در ابتدای ۲۰۱۹ مورد توجه قرار گرفته است. طبیعت ورزش به‌گونه‌ای است که بازیکنانی که به‌طور مستمر عملکرد خوبی دارند، تمایل دارند بار بیشتری در سن مشابه جمع‌آوری کنند. در شکل ۸ می‌بینیم که خطر زمان از دست رفته برای سه نفر از هم‌عصران موفق‌ترین — رافائل نادال، نوواک جوکوویچ و اندی موری — با توجه به بار تجمعی مشاهده‌شده آن‌ها در سنین ۲۳ تا ۳۰ سال، برآورد شده است. تا سن ۳۰، موری ۲۴٬۰۰۰ بازی، نادال ۲۶٬۰۰۰ بازی و جوکوویچ ۲۷٬۰۰۰ بازی جمع‌آوری کرده‌اند؛ سطوح باری که هر یک را در ۱۰٪ بالای بارهای جمع‌آوری‌شده تا سن ۳۰ قرار می‌دهد. در این سطوح، هر یک از این بازیکنان خطر زمان از دست رفته معادل ۱ بار در هر ۲۵ هفته مسابقه را داشته‌اند. کاهش ۱٬۰۰۰ بازی انتظار می‌رود تغییر قابل‌توجهی در آن خطر ایجاد نکند، در حالی که کاهش ۵٬۰۰۰ بازی بار می‌تواند کاهش قابل‌توجه‌تری در خطر زمان از دست رفته ایجاد کند و خطر را به ۱ بار در هر ۳۰ هفته مسابقه کاهش دهد.

خطر مطلق (± انحراف معیار) زمان از دست رفته برای بارهای واقعی بر حسب سن خاص و کاهش‌های فرضی ۱٬۰۰۰ و ۵٬۰۰۰ بازی برای اندی موری، رافائل نادال و نوواک جوکوویچ.

بحث
با وجود توافق کلی درباره اهمیت اتیولوژیک بار برای آسیب‌های ورزشی، مطالعات کمی به اثرات طولانی‌مدت بار پرداخته‌اند [9]. به‌نظر ما، این مطالعه اولین مطالعه‌ای است که خطر بار مسابقه برای بازیکنان حرفه‌ای تنیس را بررسی می‌کند [32]. تحلیل ما از ده‌ها هزار هفته مسابقه در طول تمام دوران حرفه‌ای بازیکنان مرد برتر، افزایش معناداری در خطر زمان از دست رفته از مسابقه با افزایش بار کل مسابقه نشان داد. ما همچنین نشان دادیم که خطر برای همان افزایش بار با افزایش سن زیستی بازیکن افزایش می‌یابد، که نشان می‌دهد اثرات مضر بار برای بازیکنان مسن‌تر نسبت به بازیکنان جوان‌تر تشدید می‌شود.

یکی از نقاط قوت این مطالعه استفاده از مدل میانگین تو در تو ساختاری برای شناسایی نقش علّی بالقوه بار در حضور تعدیل توسط سن بود. SNMM یک تکنیک نسبتاً جدید است که رویکردی اصولی‌تر برای مقابله با سوگیری‌های مطالعات مشاهده‌ای نسبت به تکنیک‌های استاندارد رگرسیون، که پایه‌گذار مطالعات اپیدمیولوژیک آسیب در ورزش هستند، فراهم می‌کند [32]. SNMM به‌ویژه زمانی ضروری است که مواجهه و تعدیل‌کننده‌های مورد علاقه در زمان تغییر می‌کنند، همان‌طور که در هر مطالعه‌ای از بار و آسیب به دلیل طبیعت پویا بار و سایر عوامل محتمل در مکانیسم‌های آسیب محتمل است. دلیل اصلی این است که مواجهه گذشته می‌تواند سطوح مواجهه آینده، تعدیل‌کننده‌ها و مخدوش‌کننده‌ها را تحت تأثیر قرار دهد. تعادل دقیق و شرط‌بندی در هر نقطه زمانی تحلیل برای حذف سوگیری ناشی از تعامل این عوامل در طول زمان ضروری است [16].

در واقع، مطالعه حاضر نشان داد که روش‌های استاندارد، که در برابر چنین سوگیری‌هایی محافظت نمی‌کنند، منجر به این نتیجه می‌شوند که بار تجمعی مسابقه محافظتی در برابر غیبت‌های مسابقه است. یکی از عوامل این اختلاف، سن است که نظریه و شواهد قبلی نشان می‌دهد احتمالاً اثر بار را تعدیل می‌کند [33]. وقتی سن بازیکن با رگرسیون استاندارد تنظیم می‌شود، اثر بار قطع می‌شود زیرا هم‌متغیر بار آینده و تعدیل‌کننده اثر بار است. عامل دیگر مخدوش‌کننده رتبه بازیکن است، زیرا توانایی بالاتر پیش‌بینی سطوح بالاتر بار آینده را دارد اما همچنین پیش‌بینی‌کننده مستقل خطر کمتر زمان از دست رفته است. اثر محافظتی غیرمنتظره بار در مطالعات بار‑آسیب در ورزش به‌طور مکرر گزارش شده است [6]. این که ما در زمینه زمان از دست رفته در تنیس، معکوس اثر را هنگام استفاده از روش‌های استنتاج علّی مشاهده می‌کنیم، امکان این را باز می‌کند که نتایج درباره اثرات محافظتی بار بر پایه روش‌شناسی مشکوکی باشد که به‌طور کافی به تعدیل‌کننده‌ها یا مخدوش‌کننده‌ها پرداخته نشده است. یک نقد اخیر از روش‌های پشت‌صحنه نسبت به نسبت‌های بار حاد‑مزمن در مدیریت بار، خطرات سوگیری‌های مطالعات مشاهده‌ای را هنگام تحقیق در اثر مواجهه‌های پویا در ورزش تأکید می‌کند [34].

بازیکنان برتر مرد تنیس امروز به‌طور متوسط ۲۵ رویداد در سال شرکت می‌کنند و به‌طور متوسط ۵۰ بازی در هر رویداد انجام می‌دهند. با توجه به برنامه‌های فعلی بازی، کاهش ۱٬۰۰۰ بازی بار تقریباً برابر با حذف یک فصل کامل مسابقه است. از آنجا که مطالعه حاضر تنها کاهش خطر متوسطی با ۱٬۰۰۰ بازی کمتر نشان داد، به‌نظر می‌رسد کاهش‌های معنی‌دار خطر به‌صورت عملی نیاز به اجرای استراتژی‌های مدیریت بار طولانی‌مدت در اوایل کار دارد. اگرچه کاهش بار می‌تواند با تغییرات ساختاری در ورزش، مانند تقلیل تقویم یا کوتاه‌کردن قالب مسابقه، تسهیل شود، فشارهای تجاری برای دیدن بازیکنان برتر که بیشتر و طولانی‌تر بازی می‌کنند، نشان می‌دهد که کاهش‌های فوری بار به توانایی بازیکنان برای فدا کردن فرصت‌های بازی و اتخاذ برنامه‌های انتخابی‌تر وابسته خواهد بود.

اگرچه این مطالعه برخی راهنمایی‌های کلی برای مدیریت بار در تنیس ارائه می‌دهد، سؤالات بسیاری باقی می‌مانند تا بتوان استراتژی‌های فردی‌سازی‌شده‌تری برای بازیکنان خاص توسعه داد. چگونگی تغییر اثرات بار مسابقه بر اساس جنسیت، سطح بازی، بالاتنه در مقابل پایین‌تنه یا آنتروپومتری بازیکن همه سؤالات مرتبط برای پژوهش‌های آینده هستند. چون همه این‌ها می‌توانند به‌عنوان انواع تحلیل‌های طبقه‌بندی در نظر گرفته شوند، چارچوب SNMM که ما ارائه دادیم می‌تواند به‌راحتی برای پاسخ به این سؤالات به کار رود. همچنین می‌توان شدت زمان از دست رفته را با در نظر گرفتن تعداد روزهای بین بازی‌های رقابتی به‌عنوان نتیجه اصلی تحلیل یا ارتباط مستقیم نتایج با آسیب‌ها، به‌عنوان داده‌های مستندتر آسیب، بررسی کرد.

سؤالات عمده دیگر بدون رفع محدودیت‌های داده‌ها و روش‌شناسی فعلی دشوار به‌دست می‌آیند. رویکرد ما فرض کرده است که بار خارجی تجمعی مکانیزم اصلی است که بار خطر آسیب را تحت تأثیر قرار می‌دهد. در حالی که بار مطلق کلی می‌تواند معیار معقولی برای استرس تجمعی بر بافت باشد، عوامل دیگر درباره نحوه توزیع این بار در طول زمان ممکن است برای روشن‌سازی بیشتر اثرات بار مهم باشند. تغییرپذیری بار در طول زمان و سطح بار حاد نسبت به بار طولانی‌مدت هر دو به‌عنوان عوامل مهمی برای خطر آسیب بافت در ورزش‌کاران تأکید شده‌اند [35, 36]. پژوهش در مورد اثرات علّی الگوهای زمانی کوتاه‌مدت و بلندمدت بار نیاز به گسترش روش‌های علّی فعلی برای مواجهه‌های زمان‑متغیر و اثر تعدیل‌کننده دارد که انعطاف‌پذیری بیشتری در مکانیزم مواجهه فراهم می‌کند.

در تمرکز بر اطلاعات بار که می‌تواند به‌طور مستمر برای گروه بزرگی از بازیکنان در طول زمان مشاهده شود، ما از بار بازی به‌عنوان نماینده‌ای برای شدت استرس بیومکانیکی که بازیکنان در یک مسابقه خاص تجربه می‌کنند، استفاده کردیم. به‌دلیل تفاوت‌های حرکتی و استراتژی بازی بازیکنان، تعداد بازی‌های انجام‌شده می‌تواند تفاوت‌های مهمی در مدت زمان و شدت استرس بیومکانیکی تجربه‌شده را پنهان کند.

از آنچه که حتی نگران‌کننده‌تر از سطوح خشن بار مسابقه است، کمبود بار تمرینی است. بدون اطلاعات درباره بار تمرینی، توانایی مطالعه حاضر برای شناسایی اثرات علّی بالقوه بار مسابقه بر این فرض استوار است که بار مسابقه عامل علّی اصلی زمان از دست رفته است و پس از در نظر گرفتن متغیرهای همبسته مشاهده‌شده، سطح بار مسابقه صرف‌نظر از بار تمرینی گذشته قابل‌نادیده‌گیری است. این هر دو فرضیه قوی هستند که نیاز به پژوهش‌های بیشتری برای تأیید دارند. اگرچه ناقص بودن داده‌های بار تمرینی احتمالاً اجازه مطالعه در مقیاس بزرگ را نمی‌دهد، تحقیقات در مقیاس کوچکتر ممکن است امکان‌پذیر و همچنان اطلاعاتی مفید ارائه دهند. در واقع، برای اینکه کار اپیدمیولوژیک آسیب‌های تنیس تأثیر معناداری بر عمل بالینی داشته باشد، ترکیب روش‌های آماری اصولی‌تر با تصویر کامل‌تری از بار بازیکن در تمرین و مسابقه گام مهمی در آینده خواهد بود.

نتیجه‌گیری
این مطالعه شواهد جدید ارزشمندی درباره نقش علّی بالقوه بار تجمعی مسابقه و رویدادهای زمان از دست رفته در تنیس حرفه‌ای ارائه می‌دهد. هم استفاده از روش‌های علّی مناسب برای مکانیزم‌های دوز‑پاسخ پویا و هم کاربرد این روش‌ها بر روی تاریخچه‌های کامل مسابقه صدها بازیکن، شواهد این مطالعه برای اثرات مضر بار را به‌قوی‌ترین شواهد تا کنون گزارش‌شده می‌سازد. امیدواریم یافته‌های ما نیاز به روش‌های علّی در مطالعات مشاهده‌ای آسیب در ورزش را برجسته کند و توسعه و کاربرد مستمر این تکنیک‌ها برای درک بهتر نقش علّی بار و راهنمایی استراتژی‌های مدیریت بار آینده را تحریک کند.

اطلاعات تکمیلی
S1 File
سندی با بحث درباره انگیزه‌های رقابت در تنیس حرفه‌ای، جزئیات بیشتر درباره تعاریف برنامه منظم و زمان از دست رفته از مسابقه، و برخی تحلیل‌های اعتبارسنجی تعریف زمان از دست رفته.
(PDF)

بیانیه مالی
نویسنده برای این کار هیچ تأمین مالی خاصی دریافت نکرد. تنیس استرالیا حمایت مالی به‌صورت حقوق برای نویسنده SAK فراهم کرد، اما در طراحی مطالعه، جمع‌آوری داده‌ها و تحلیل، تصمیم به انتشار یا تهیه دست‌نوشته نقش دیگری نداشت. نقش‌های خاص این نویسنده در بخش «مشارکت‌های نویسندگان» بیان شده است.

دسترس‌پذیری داده‌ها
داده‌های استفاده‌شده در این مطالعه از پایگاه داده OnCourt در دسترس هستند. هر دو مجوز یک‌ساله و تمام‌عمر برای دسترسی به این داده‌ها می‌تواند از http://oncourt.info خریداری شود. مجوزها برای هر کاربری در دسترس هستند و هر کسی با یک مجوز می‌تواند به تمام داده‌های استفاده‌شده در این پژوهش دسترسی داشته باشد.

مراجع
1. Baker J, Safai P, Fraser‑Thomas J. Health and elite sport: Is high performance sport a healthy pursuit? Routledge; 2014.
2. Barker D, Barker‑Ruchti N, Wals A, Tinning R. High performance sport and sustainability: a contradiction of terms? Reflective Practice. 2014;15(1):1‑11.
3. Engebretsen L, Bahr R, Cook JL, Derman W, Emery CA, Finch CF, et al. The IOC Centres of Excellence bring prevention to sports medicine. Br J Sports Med. 2014;48(17):1270‑1275.
5. Fu MC, Ellenbecker TS, Renstrom PA, Windler GS, Dines DM. Epidemiology of injuries in tennis players. Current Reviews in Musculoskeletal Medicine. 2018;11(1):1‑5.
6. Drew MK, Finch CF. The relationship between training load and injury, illness and soreness: a systematic and literature review. Sports medicine. 2016;46(6):861‑883.
8. Meeuwisse WH, Tyreman H, Hagel B, Emery C. A dynamic model of etiology in sport injury: the recursive nature of risk and causation. Clinical Journal of Sport Medicine. 2007;17(3):215‑219.
9. Soligard T, Schwellnus M, Alonso JM, Bahr R, Clarsen B, Dijkstra HP, et al. How much is too much?(Part 1) International Olympic Committee consensus statement on load in sport and risk of injury. Br J Sports Med. 2016;50(17):1030‑1041.
10. Pluim B, Drew M. It’s not the destination, it’s the ‘road to load’ that matters. British Journal of Sports Medicine. 2016;50(11):641‑642.
11. Gabbett TJ. Debunking the myths about training load, injury and performance: empirical evidence, hot topics and recommendations for practitioners. Br J Sports Med. 2018; p. bjsports‑2018.
12. Bengtsson H. Match‑related risk factors for injury in male professional football. Linköping University Electronic Press; 2017.
13. Ekegren CL, Gabbe BJ, Finch CF. Sports injury surveillance systems: a review of methods and data quality. Sports Medicine. 2016;46(1):49‑65.
14. Bromley S, Drew M, Talpey S, McIntosh A, Finch C. Collecting health and exposure data in Australian Olympic combat sports: feasibility study utilizing an electronic system. JMIR Human Factors. 2018;5(4):e27.
15. Robins JM, Hernán MA, Brumback B. Marginal Structural Models and Causal Inference in Epidemiology. Epidemiology. 2000;11(5):550‑560.
16. Hernán MÁ, Brumback B, Robins JM. Marginal structural models to estimate the causal effect of zidovudine on the survival of HIV‑positive men. Epidemiology. 2000; p. 561‑570.
17. Okholm Kryger K, Dor F, Guillaume M, Haida A, Noirez P, Montalvan B, et al. Medical reasons behind player departures from male and female professional tennis competitions. The American Journal of Sports Medicine. 2015;43(1):34‑40.
18. Breznik K, Batagelj V. Retired matches among male professional tennis players. Journal of Sports Science & Medicine. 2012;11(2):270.
19. Robins JM. Marginal structural models versus structural nested models as tools for causal inference. Statistical Models in Epidemiology, the Environment, and Clinical Trials. 1999;116:95.
20. Almirall D, Ten Have T, Murphy SA. Structural nested mean models for assessing time‑varying effect moderation. Biometrics. 2010;66(1):131‑139.
21. Kovalchik SA. Extensions of the Elo rating system for margin of victory. International Journal of Forecasting. 2020;1(1):1.
22. Elo AE. The Rating of Chessplayers, Past and Present. New York: Arco; 1978.
23. Bates D, Mächler M, Bolker B, Walker S. Fitting Linear Mixed‑Effects Models Using lme4. Journal of Statistical Software. 2015;67(1):1‑48.
25. Pearl J. Interpretation and identification of causal mediation. Psychological Methods. 2014;19(4):459.
26. Hayes AF. An index and test of linear moderated mediation. Multivariate Behavioral Research. 2015;50(1):1‑22.
27. Greenland S. Quantifying biases in causal models: classical confounding vs collider‑stratification bias. Epidemiology. 2003;14(3):300‑306.
28. Stuart EA. Matching methods for causal inference: A review and a look forward. Statistical Science: A Review Journal of the Institute of Mathematical Statistics. 2010;25(1):1.
29. Bang H, Robins JM. Doubly robust estimation in missing data and causal inference models. Biometrics. 2005;61(4):962‑973.
30. R Core Team. R: A Language and Environment for Statistical Computing; 2019. Available from: https://www.R‑project.org/.
31. Robins JM. Correcting for non‑compliance in randomized trials using structural nested mean models. Communications in Statistics‑Theory and methods. 1994;23(8):2379‑2412.
32. Pluim BM, Staal J, Windler G, Jayanthi N. Tennis injuries: occurrence, aetiology, and prevention. British Journal of Sports Medicine. 2006;40(5):415‑423.
33. Kibler WB, Chandler TJ, Livingston BP, Roetert EP. Shoulder range of motion in elite tennis players: effect of age and years of tournament play. The American Journal of Sports Medicine. 1996;24(3):279‑285.
34. Bornn L, Ward P, Norman D. Training Schedule Confounds the Relationship between Acute: Chronic Workload Ratio and Injury. MIT Sloan Sports Analytics Conference; 2019.
35. Gabbett TJ. The training—injury prevention paradox: should athletes be training smarter and harder? Br J Sports Med. 2016;50(5):273‑280.
36. Banister E, Calvert T. Planning for future performance: implications for long term training. Canadian Journal of Applied Sport Sciences. 1980;5(3):170‑176.

نامه تصمیم‌گیری 0
14 ژانویه 2020
PONE‑D‑19‑16725

«در جستجوی زمان گمشده»: شناسایی نقش علّی بار تجمعی مسابقه و زمان از دست رفته مسابقه در تنیس حرفه‌ای با استفاده از مدل میانگین تو در تو ساختاری

PLOS ONE

دکتر کوالچیک عزیز،
از اینکه دست‌نوشته خود را به PLOS ONE ارسال کردید سپاسگزاریم. پس از بررسی دقیق، معتقدیم که این کار ارزش دارد اما در وضعیت فعلی تمام معیارهای انتشار PLOS ONE را برآورده نمی‌کند. بنابراین، از شما دعوت می‌کنیم نسخه بازنگری‌شده‌ای از دست‌نوشته را که به نکات مطرح‌شده در طول فرآیند بازبینی پرداخته است، ارسال کنید.

به‌همراه نسخه بازنگری‌شده، لطفاً پاسخ‌های نقطه‑به‑نقطه به هر یک از نظرات داوران ارائه دهید. توضیح دهید چه اصلاحاتی در دست‌نوشته انجام شده است تا به هر یک از نکات پرداخته شود. اگر نظریه‌ای مورد بررسی قرار نگرفته است، به‌طور مناسب توجیه کنید.

علاوه بر نظرات داوران، می‌خواهم از شما بخواهم که هر ادعایی درباره علّیت را ملایم کنید. می‌توانید بگویید که در حال مطالعه علل بالقوه برخی آسیب‌ها هستید، اما مراقب باشید که کار شما علل آسیب را شناسایی نمی‌کند. علاوه بر این، شکل ۴ یک DAG ارائه می‌دهد و می‌گوید که یک مدل علّی است. روش صحیح بیان این است که بگویید DAG متغیرهای مورد علاقه را تحت فرض اینکه یال‌ها نمایانگر تأثیر علّی هستند، مدل می‌کند؛ این تمایز مهم است (اگرچه DAG به‌نظر می‌رسد ترتیب زمانی رویدادها را نشان می‌دهد، نه علّیت).

اگرچه مطمئن نیستم چرا می‌خواهید این را بیان کنید؛ یک DAG تحت فرضیات علّی معمولاً برای شبیه‌سازی مداخلات استفاده می‌شود، چیزی که در این مطالعه وجود ندارد و بنابراین نیازی به این فرض نیست. علاوه بر این، شکل‌های ۲ و ۳ می‌گویند که یک DAG ارائه می‌دهند، اما این گراف‌ها DAG نیستند (یعنی گره‌های M و Age والد کدام گره هستند؟).

ما قدردان دریافت نسخه بازنگری‌شده شما تا ۲۸ فوریه 2020 ساعت ۲۳:۵۹ هستیم. وقتی آماده ارسال بازنگری هستید، به https://www.editorialmanager.com/pone/ وارد شوید و پوشه «Submissions Needing Revision» را برای یافتن فایل دست‌نوشته خود انتخاب کنید.

اگر می‌خواهید تغییراتی در افشای مالی خود بدهید، لطفاً بیانیه به‌روز شده خود را در نامه پوششی بگنجانید.

برای افزایش قابلیت بازتولید نتایج، توصیه می‌کنیم در صورت امکان پروتکل‌های آزمایشگاهی خود را در protocols.io بارگذاری کنید، جایی که یک پروتکل می‌تواند شناسه خود (DOI) را دریافت کند تا در آینده به‌صورت مستقل ارجاع داده شود. برای دستورالعمل‌ها به http://journals.plos.org/plosone/s/submission‑guidelines#loc‑laboratory‑protocols مراجعه کنید.

لطفاً موارد زیر را هنگام ارسال دست‌نوشته بازنگری‌شده شامل کنید:

یک نامه پاسخ به داوران که به هر نکته‌ای که توسط ویراستار آکادمیک و داوران مطرح شده است، پاسخ می‌دهد. این نامه باید به‌صورت فایل جداگانه بارگذاری شود و با عنوان «Response to Reviewers» برچسب‌گذاری شود.

یک نسخه علامت‌گذاری‌شده از دست‌نوشته که تغییرات اعمال‌شده به نسخه اصلی را برجسته می‌کند. این فایل باید به‌صورت فایل جداگانه بارگذاری شود و با عنوان «Revised Manuscript with Track Changes» برچسب‌گذاری شود.

یک نسخه بدون علامت‌گذاری از دست‌نوشته بازنگری‌شده بدون تغییرات پیگیری. این فایل باید به‌صورت فایل جداگانه بارگذاری شود و با عنوان «Manuscript» برچسب‌گذاری شود.

لطفاً هنگام تهیه پاسخ، اگر مقاله شما پذیرفته شود، ممکن است فرصتی برای انتشار تاریخچه بازبینی همتا داشته باشید. سوابق شامل نامه‌های تصمیم‌گیری ویراستار (با نظرات) و پاسخ‌های شما به نظرات داوران خواهد بود. اگر واجد شرایط باشید، با شما تماس خواهیم گرفت تا در مورد انتخاب یا عدم انتخاب این گزینه تصمیم بگیرید.

ما منتظر دریافت دست‌نوشته بازنگری‌شده شما هستیم.

با احترام،
آنتونی سی. کنستانتینو
ویراستار آکادمیک
PLOS ONE

الزامات مجله:
هنگام ارسال بازنگری، لطفاً اطمینان حاصل کنید که دست‌نوشته شما با الزامات سبک PLOS ONE، از جمله موارد مربوط به نام‌گذاری فایل‌ها، مطابقت دارد. قالب‌های سبک PLOS ONE می‌توانند در http://www.plosone.org/attachments/PLOSOne_formatting_sample_main_body.pdf و http://www.plosone.org/attachments/PLOSOne_formatting_sample_title_authors_affiliations.pdf یافت شوند.

PLOS یک ORCID iD برای نویسنده مسئول در Editorial Manager برای مقالات ارسال‌شده پس از ۶ دسامبر ۲۰۱۶ می‌طلبد. لطفاً اطمینان حاصل کنید که یک ORCID iD دارید و در Editorial Manager تأیید شده است. برای این کار به «Update my Information» (در گوشه سمت چپ بالای منوی اصلی) بروید و روی لینک Fetch/Validate کنار فیلد ORCID کلیک کنید. این شما را به سایت ORCID می‌برد تا یک iD جدید ایجاد کنید یا یک iD موجود را در Editorial Manager تأیید کنید. لطفاً ویدئوی زیر را برای دستورالعمل‌های اتصال ORCID iD به حساب Editorial Manager مشاهده کنید: https://www.youtube.com/watch?v=_xcclfuvtxQ

۲. لطفاً بیانیه مالی را اصلاح کنید که این وابستگی تجاری را اعلام می‌کند، همچنین بیانیه‌ای درباره نقش حمایت‌کنندگان مالی در مطالعه شما. اگر سازمان حمایت‌کننده نقش دیگری در مطالعه نداشته است، لطفاً این موارد را در بیانیه مالی خود بازنگری کنید. لطفاً همچنین عبارت زیر را در بیانیه مالی خود بگنجانید: «حامی مالی به‌صورت حقوق برای نویسندگان [حروف اختصاری مربوطه] پشتیبانی کرد، اما نقش دیگری در طراحی مطالعه، جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها، تصمیم به انتشار یا تهیه دست‌نوشته نداشت. نقش‌های خاص این نویسندگان در بخش «مشارکت‌های نویسندگان» بیان شده است.»

اگر نقش تجاری در مطالعه شما داشته است، لطفاً این نقش را در بیانیه مالی به‌روزرسانی شده توضیح دهید.

ب. لطفاً بیانیه تضاد منافع به‌روز شده را ارائه دهید که این وابستگی تجاری را اعلام می‌کند به‌همراه هر اعلامیه دیگری مرتبط با اشتغال، مشاوره، پتنت‌ها، محصولات در حال توسعه یا محصولات تجاری شده و غیره.

در بیانیه تضاد منافع، لطفاً تأیید کنید که این وابستگی تجاری بر رعایت تمام سیاست‌های PLOS ONE درباره اشتراک‌گذاری داده‌ها و مواد تأثیر نمی‌گذارد، با افزودن عبارت زیر: «این تأثیری بر رعایت سیاست‌های PLOS ONE درباره اشتراک‌گذاری داده‌ها و مواد ندارد.» (همان‌طور که در راهنمای نویسندگان آنلاین توضیح داده شده است http://journals.plos.org/plosone/s/competing‑interests). اگر این عبارت دقیق نیست و محدودیت‌هایی برای اشتراک‌گذاری داده‌ها و/یا مواد وجود دارد، لطفاً این موارد را بیان کنید. لطفاً توجه داشته باشید که تا زمانی که این اطلاعات اعلام نشود، نمی‌توانیم ادامه بررسی مقاله شما را پیش ببریم.

ج. لطفاً هر دو بیانیه مالی و تضاد منافع به‌روز شده را در نامه پوششی بگنجانید. ما فرم آنلاین را به‌جای شما به‌روزرسانی خواهیم کرد.

لطفاً بدانید که سیاست PLOS ONE برای نویسندگان مسئول این است که به‌نام تمام نویسندگان، تمام تضادهای منافع احتمالی را برای شفافیت اعلام کنند. PLOS تضاد منافع را به‌عنوان هر چیزی تعریف می‌کند که می‌تواند مانع یا به‌نظر می‌رسد مانع ارائه کامل و عینی، بازبینی همتا، تصمیم‌گیری ویراستاری یا انتشار مقالات پژوهشی یا غیرپژوهشی شود. تضاد منافع می‌تواند مالی یا غیرمالی، حرفه‌ای یا شخصی باشد. تضاد منافع می‌تواند در رابطه با یک سازمان یا شخص دیگر باشد. لطفاً این لینک را برای جزئیات بیشتر درباره تضاد منافع دنبال کنید: http://journals.plos.org/plosone/s/competing‑interests

۴. لطفاً اطمینان حاصل کنید که به شکل‌های ۲‑۴ در متن خود به‌عنوان «Figure 2»، «Figure 3» و «Figure 4» ارجاع می‌دهید، زیرا در صورت پذیرش، تولید نیاز به این ارجاع برای ارتباط خواننده با شکل دارد.

[توجه: نشانه‌گذاری HTML در زیر آمده است. لطفاً آن را ویرایش نکنید.]

نظرات داوران:
نظرات به داور:

۱. اگر نویسندگان به‌طور کافی به نظرات شما در دور قبلی بازبینی پرداخته‌اند و احساس می‌کنید که این دست‌نوشته اکنون برای انتشار قابل‌قبول است، می‌توانید اینجا را پر کنید تا از بخش «Comments to the Author» عبور کنید، پاسخ خود را در بخش «Confidential to Editor» وارد کنید و «Accept» را انتخاب کنید.

داور #۱: تمام نظرات برطرف شده‌اند

داور #۲: تمام نظرات برطرف شده‌اند

داور #۳: (پاسخی نیست)

**********

۲. آیا دست‌نوشته از نظر فنی صدادار است و آیا داده‌ها از نتایج پشتیبانی می‌کنند؟

دست‌نوشته باید یک پژوهش علمی فنی صدادار را توصیف کند که داده‌ها از نتایج پشتیبانی می‌کنند. آزمایش‌ها باید به‌طور دقیق انجام شوند، با کنترل‌های مناسب، تکرارپذیری و اندازه‌گیری نمونه. نتایج باید به‌طور مناسب بر پایه داده‌های ارائه‌شده استخراج شوند.

داور #۱: بله

داور #۲: بله

**********

۳. آیا تجزیه و تحلیل آماری به‌طور مناسب و دقیق انجام شده است؟

داور #۱: بله

داور #۲: بله

**********

۴. آیا نویسندگان تمام داده‌های زیرین یافته‌های خود را به‌طور کامل در دسترس قرار داده‌اند؟

سیاست داده PLOS می‌طلبد که تمام داده‌های زیرین یافته‌های توصیف‌شده در دسترس باشند، بدون محدودیت، به‌استثنای موارد نادر (لطفاً به بیانیه دسترسی به داده‌ها در فایل PDF دست‌نوشته مراجعه کنید). داده‌ها باید به‌عنوان بخشی از دست‌نوشته یا اطلاعات تکمیلی آن، یا در مخزن عمومی ذخیره شوند. به‌عنوان مثال، علاوه بر آمار خلاصه، نقاط داده پشت میانگین‌ها، میانه‌ها و مقادیر واریانس باید در دسترس باشند. اگر محدودیتی برای به‌اشتراک‌گذاری عمومی داده‌ها وجود دارد — مثلاً حریم خصوصی شرکت‌کنندگان یا استفاده از داده‌های شخص ثالث — باید مشخص شود.

داور #۱: بله

داور #۲: بله

**********

۵. آیا دست‌نوشته به‌صورت قابل‌فهمی ارائه شده و به‌زبان انگلیسی استاندارد نوشته شده است؟

PLOS ONE مقاله‌های پذیرفته‌شده را کپی‌ادیت نمی‌کند، بنابراین زبان در مقالات ارسالی باید واضح، صحیح و بدون ابهام باشد. هر گونه خطای املایی یا دستوری باید در بازنگری اصلاح شود، بنابراین لطفاً هر خطای خاصی را در اینجا ذکر کنید.

داور #۱: بله

داور #۲: بله

داور #۳: بله

**********

۶. نظرات بازبینی به نویسنده

لطفاً از فضای ارائه‌شده برای توضیح پاسخ‌های خود به سؤالات بالا استفاده کنید. می‌توانید نظرات اضافی برای نویسنده، شامل نگرانی‌های انتشار دوگانه، اخلاق پژوهش یا اخلاق انتشار را نیز بگنجانید (اگر نظرات بیش از ۲۰٬۰۰۰ کاراکتر باشد، لطفاً بازبینی را به‌عنوان پیوست بارگذاری کنید).

داور #۱: پاسخ‌ها به نظرات خاص بازبینی بسیار کامل بود و اصلاحات مربوطه در دست‌نوشته به‌خوبی انجام شد.

داور #۲: از فرصت برای بازبینی این کار عالی سپاسگزارم. نویسندگان پاسخ‌های فکری و مؤثری به تمام سؤالات پس از بازبینی ارائه کردند. من هیچ‌گونه نظرات یا الزامات دیگری برای این مقاله پیش از پذیرش ندارم. این مقاله افزودنی عالی به ادبیات در این حوزه برای تنیس خواهد بود. نویسندگان باید به خاطر کار برجسته‌شان تبریک گفته شود و همچنین از داور دیگری که توانست جنبه‌های آماری فنی کار را بررسی کند که به این بازبینی رگباری فوق‌العاده افزود.

داور #۳: مطالعه به‌دنبال شناسایی عوامل علّی بالقوه مرتبط با آسیب در بازیکنان مرد تنیس (n=389) با تمرکز بر بار مسابقه و زمان از دست رفته مسابقه با استفاده از مدل میانگین تو در تو ساختاری بود. بار کل به‌طور معناداری خطر زمان از دست رفته را با نرخ خطر 1.05 به‌ازای هر 1,000 بازی افزایش داد.

اصلاحات جزئی:

۱‑ خط ۱۱۷: ساختار کوواریانس استفاده‌شده در مدل خطی ترکیبی و معیارهای انتخاب آن را بیان کنید.

۲‑ خط ۱۳۱: نحوه شناسایی نمونه کوچک از سه بازیکن را توضیح دهید.

۳‑ هدف نمونه‌گیری مطالعه را با محاسبه آماری پیش‌نقش توان (power) پیش از مطالعه بیان کنید. محاسبه توان باید شامل: اندازه نمونه، سطح آلفا (یک‑طرفه یا دو‑طرفه)، اختلاف قابل‌تشخیص حداقل و روش آزمون آماری.

۴‑ نرم‌افزار آماری استفاده‌شده برای تحلیل را ذکر کنید.

**********

۷. نویسندگان PLOS می‌توانند تاریخچه بازبینی همتا را برای مقاله خود منتشر کنند (این چه معنایی دارد؟). اگر منتشر شود، شامل تمام نظرات همتا و هر فایل پیوست خواهد شد.

اگر «نه» را انتخاب کنید، هویت شما ناشناس می‌ماند اما بازبینی ممکن است به‌صورت عمومی منتشر شود.

آیا می‌خواهید هویت شما برای این بازبینی عمومی باشد؟ برای اطلاعات درباره این انتخاب، شامل امکان پس‌گیری رضایت، لطفاً به سیاست حریم خصوصی ما مراجعه کنید.

داور #۱: بله: Gary B. Wilkerson, EdD, ATC

داور #۲: بله: Todd S. Ellenbecker, DPT, MS, SCS, OCS, CSCS

داور #۳: خیر

[توجه: اگر نظرات داور به‌صورت پیوست ارسال شده‌اند، این پیوست‌ها در این ایمیل موجود هستند و می‌توانید از طریق سایت ارسال به آن‌ها دسترسی پیدا کنید. لطفاً به حساب خود وارد شوید، رکورد دست‌نوشته را بررسی کنید و لینک اقدام «View Attachments» را بررسی کنید. اگر این لینک ظاهر نشد، هیچ فایل پیوست برای مشاهده وجود ندارد.]

در حین بازنگری، لطفاً فایل‌های شکل خود را به ابزار تشخیص و تبدیل پیش‌پردازش (PACE) دیجیتال، https://pacev2.apexcovantage.com/، بارگذاری کنید. PACE به اطمینان از اینکه شکل‌ها با الزامات PLOS مطابقت دارند، کمک می‌کند. برای استفاده از این ابزار ابتدا به‌عنوان کاربر ثبت‌نام کنید. ثبت‌نام رایگان است. سپس وارد شوید و به تب UPLOAD بروید، جایی که دستورالعمل‌های دقیق برای استفاده از ابزار موجود است. اگر مشکلی داشتید یا سؤال داشتید، لطفاً به gro.solp@serugif ایمیل بزنید. لطفاً توجه داشته باشید که فایل‌های اطلاعات تکمیلی نیازی به این گام ندارند.

پاسخ نویسنده به نامه تصمیم‌گیری 0
۲۷ ژانویه 2020
PONE‑D‑19‑16725

«در جستجوی زمان گمشده»: شناسایی نقش علّی بار تجمعی مسابقه و زمان از دست رفته مسابقه در تنیس حرفه‌ای با استفاده از مدل میانگین تو در تو ساختاری

از ویراستار و دو داور برای بازخورد سازنده سپاسگزارم. خوشحالم که توافق کلی درباره ارزش کار وجود دارد و پیشنهادات برای بهبود مقاله ارائه شده است. از فرصت برای پاسخ به این پیشنهادات در بازنگری سپاسگزارم.

در ادامه، به‌صورت نقطه‑به‑نقطه به هر یک از نظرات پرداخته‌ام (پاسخ‌ها در براکت [] آمده است). امیدوارم تغییرات انجام‌شده در پاسخ به این پیشنهادات مقاله را تقویت کرده باشد و هر گونه نگرانی باقی‌مانده را برطرف کند. لطفاً توجه داشته باشید که در ادامه نظرات اصلی با «COMMENT» پیش‌نویس شده‌اند.

نظرات ویراستار

COMMENT. علاوه بر نظرات داوران، می‌خواهم از شما بخواهم که هر ادعایی درباره علّیت را ملایم کنید. می‌توانید بگویید که در حال مطالعه علل بالقوه برخی آسیب‌ها هستید، اما مراقب باشید که کار شما علل آسیب را شناسایی نمی‌کند.

RESPONSE. ویراستار نکته بسیار خوبی را مطرح کرد که هر مطالعه‌ای مبتنی بر شواهد مشاهده‌ای می‌تواند سعی در برآورد علل بالقوه نتایج داشته باشد. من به‌طور کلی تمام مواردی که «علّی» بیان می‌شدند، مرور کرده و در صورت لزوم با «پتانسیل علّی» جایگزین کرده‌ام.

COMMENT. علاوه بر این، شکل ۴ یک DAG ارائه می‌دهد و می‌گوید که یک مدل علّی است. روش صحیح بیان این است که بگویید DAG متغیرهای مورد علاقه را تحت فرض اینکه یال‌ها نمایانگر تأثیر علّی هستند، مدل می‌کند؛ این تمایز مهم است (اگرچه DAG به‌نظر می‌رسد ترتیب زمانی رویدادها را نشان می‌دهد، نه علّیت).

RESPONSE. ویراستار درست می‌گوید که دقت بیشتری در اصطلاح‌گذاری پیرامون DAG لازم است. من متن توضیح شکل ۴ در متن اصلی را اضافه کرده‌ام: «…با فرض اینکه تمام یال‌ها عوامل دارای تأثیر علّی بر Y را در بر می‌گیرند» و در عنوان شکل نیز این نکته را با استفاده از «مدل فرضی علّی» بیان کرده‌ام.

COMMENT. اگرچه مطمئن نیستم چرا می‌خواهید این را بیان کنید؛ یک DAG تحت فرضیات علّی معمولاً برای شبیه‌سازی مداخلات استفاده می‌شود، چیزی که در این مطالعه وجود ندارد و بنابراین نیازی به این فرض نیست. علاوه بر این، شکل‌های ۲ و ۳ می‌گویند که یک DAG ارائه می‌دهند، اما این گراف‌ها DAG نیستند (یعنی گره‌های M و Age والد کدام گره هستند؟).

RESPONSE. در این مورد، پیکان بین «M» و یال جهت‌دار بین X و Y نشان‌دهنده تعدیل بر فرآیند علّی بین X و Y است. این متفاوت از تعدیل مستقیم یا غیرمستقیم است. این یک روش پذیرفته‌شده برای نشان دادن این نوع اثر تعدیل در DAG است (به عنوان مثال، Weinberg, C. R. (2007). Can DAGs clarify effect modification?. Epidemiology (Cambridge, Mass.), 18(5), 569.). اما می‌دانم که ممکن است برای همه خوانندگان آشنا نباشد، بنابراین متن اضافه کرده‌ام تا توضیح دهم که «پیکان‑به‑پیکان» چه معنایی دارد.

نظرات داور ۱

COMMENT. L3: دقیقاً چگونه آسیب تهدیدی برای پایداری صنعت ورزش است؟

RESPONSE. پس از بررسی سؤال داور، واضح شد که «پایداری» واژه مناسب نیست. من جمله را بازنویسی کرده‌ام تا به‌جای آن به هزینه‌های اقتصادی بالقوه برای صنعت ورزش اشاره کنم زمانی که ستاره‌های برتر به‌دلیل آسیب نتوانند بازی کنند: «آسیب یکی از مهم‌ترین تهدیدها برای طول عمر ورزشکاران برتر است و وقتی آسیب کار حرفه‌ای ستاره‌های این صنعت را زودتر به پایان می‌رساند، می‌تواند تهدید قابل‌توجهی برای کسب‌وکار ورزش‌ها ایجاد کند» (L2‑3).

COMMENT. L12: ضمیر ملکی «its» شامل آپستروف نیست.

RESPONSE. داور درست می‌گوید که در سه مورد در مقاله ضمیر ملکی به‌اشکال اشتباه نوشته شده بود. این موارد اصلاح شد.

COMMENT. L18. ضمیر «this» به‌نظر می‌رسد به «congested season» در جمله قبلی اشاره دارد. اگر این‌طور است، «congested season» ممکن است «stressها (the grind)» را «impose» کند، اما «congested season» خود «incur» آن‌ها را نمی‌کند.

RESPONSE. از داور برای اشاره به نیاز به بازنویسی تشکر می‌کنم. «this incurs» را با «season schedule imposes» جایگزین کرده‌ام تا واضح‌تر باشد.

COMMENT. L22. عبارت «the injury mechanism» نشان می‌دهد که تنها یک مکانیزم وجود دارد.

RESPONSE. موافقم که این جمله یک مکانیزم واحد را ساده‌سازی می‌کند. تمام موارد «injury mechanism» را با «mechanisms of injury» جایگزین کرده‌ام.

COMMENT. L25: توضیح بهتر از مفهوم «load» لازم است. اکثر متخصصان در این حوزه موافقند که «mechanical load» ترکیبی از نیرو (mass × acceleration) اعمال‌شده بر بافت‌ها و فرکانس مواجهه در یک بازه زمانی خاص است. دیگران ممکن است بار را به‌عنوان تقاضای فیزیولوژیکی بر سیستم کاردیو‑ریسپراتوری در رابطه با مدت زمان یا فرکانس مواجهه تعریف کنند. اصطلاح «player load» اغلب برای توصیف اندازه‌گیری‌های به‌دست‌آمده از فناوری‌های پوشیدنی استفاده می‌شود که تغییرات لحظه‌ای اینرسی تمام بدن را در یک بازه زمانی معین کمیت می‌کند.

RESPONSE. این نکته عالی بود. واژگان مقاله به‌نظر می‌رسید یک تعریف واحد برای بار داشته باشد که به‌دراستی far from the case است. من متن زیر را اضافه کرده‌ام تا واضح شود که تعاریف مختلفی برای بار وجود دارد که یکی از چالش‌های این حوزه پژوهشی است:

«جمع‌آوری داده‌های با کیفیت درباره بار نیز یک چالش است. یکی از دلایل این است که توافقی بر سر چگونگی تعریف «بار» وجود ندارد. بار می‌تواند معانی مختلفی بسته به کارشناسانی که از آن استفاده می‌کنند داشته باشد [10]: بیومکانیک‌دانان بار را برای تمرکز بر فرکانس و نیروی فشار بر مفاصل به کار می‌برند، فیزیولوژیست‌ها بار را برای اشاره به تقاضاهای تنفسی بر سیستم قلبی‑عروقی استفاده می‌کنند، در حالی که دانشمندان ورزش بار را برای اشاره به کل شتاب‌های انجام‌شده به کار می‌برند. تحت هر تعریفی، تصویر کاملی از باری که یک ورزشکار ممکن است در طول زمان تجربه کند به ندرت در دسترس است به دلیل دشواری جمع‌آوری داده‌ها در دوره‌های تمرینی ورزشکاران برتر [11,12].» (L34‑42).

COMMENT. L31. اصطلاح «trainers» مشخص نیست. آیا به مربیانی که تمرینات تقویتی و conditioning را هدایت می‌کنند یا «athletic trainers» که مسئول پیشگیری و درمان آسیب هستند اشاره دارد؟

RESPONSE. «Athletic trainers» گروه مورد اشاره بود و همین‌طور در بازنگری استفاده شده است.

COMMENT. L66: «treatment weights» را تعریف کنید و توضیح دهید چگونه به سوگیری انتخاب و مخدوش‌کننده‌ها می‌پردازند. «treatment» به چه معناست و «weights» چگونه اعمال می‌شوند؟

RESPONSE. اصطلاح «inverse probability of treatment weights» (IPTW) یک اصطلاح فنی شناخته‌شده در ادبیات استنتاج علّی است. اما درک آن برای مخاطبان عمومی‌تر می‌تواند دشوار باشد. من این را در بخش روش‌ها با خطوط زیر اضافه کرده‌ام:

«…عدم تعادل در این عوامل به‌جای آن با استفاده از وزن‌های معکوس احتمال درمان (IPTW) مدیریت می‌شود. «درمان»، یک اصطلاح کلی است که ادبیات استنتاج علّی برای اشاره به متغیر توضیحی اصلی استفاده می‌کند؛ در این مورد بار تجمعی مسابقه است. وزن‌گذاری مشاهدات بر اساس احتمال معکوس دوز درمان مشاهده‌شده دریافت‌شده، به‌خوبی شناخته شده است که استراتژی مؤثرتری برای محافظت در برابر سوگیری مخدوش‌کننده نسبت به رگرسیون است [28]».

COMMENT. L79‑80: «Elo‑based rating system» چیست؟ هیچ مرجعی ذکر نشده است.

RESPONSE. از داور برای اشاره به این نادیده‌گیری سپاسگزارم. این مقاله هنوز در چاپ بود. من اکنون مرجع مربوطه و ارجاع به متن اصلی Elo را اضافه کرده‌ام. همچنین توضیح دادم که این یک الگوریتم آماری برای رتبه‌بندی توانایی نهفته بازیکنان تنیس است که سطح سطح و حاشیه پیروزی را در نظر می‌گیرد.

COMMENT. L92‑93: هیچ اطلاعاتی برای خواننده درباره بازه ۱۹۰۰ تا ۳۰۰۰ امتیاز ارائه نشده است. آیا گروه‌های رتبه ۱۰۰ امتیازی به این معنی است که ۱۱ گروه وجود دارد؟

RESPONSE. داور درست می‌گوید، ۱۱ گروه در این تحلیل توصیفی استفاده شد. همچنین یک پاورقی اضافه کردم تا توضیح دهم که بازه ۱۹۰۰ تا ۳۰۰۰ امتیاز بازه‌ای است که بازیکنانی را در بر می‌گیرد که در گرند اسلم‌ها رقابت می‌کنند و بسیاری آن را به‌عنوان معیار حداقل برای «بازیکن برتر» می‌دانند.

COMMENT. L93‑95: آیا «player rating of 2300 or higher» به این معنی است که تعداد گروه‌ها از ۱۱ به ۶ کاهش یافت؟ چرا ≤۳ هفته به‌عنوان استاندارد انتخاب شد؟ ارجاع به «absences by month» (خط 93) و عبارت «for at least 9 months of the year» (خط 95) این محتوا را بسیار سخت‌فهم می‌کند. لطفاً واضح‌تر در مورد مبنای تعریف زمان‑از‑دست‑رفته توضیح دهید.

RESPONSE. داور درست است که ۲۳۰۰ آستانه‌ای برای انتخاب نمونه بود، اما بازیکنان در تجزیه و تحلیل بیشتر به‌صورت یک‌پارچه گروه‌بندی نشدند. این گروه‌ها فقط برای بررسی تعریف زمان‑از‑دست‑رفته استفاده شد، زیرا انتظار می‌رفت ورود به تورنمنت‌ها بر اساس توزیع رتبه‌ها متفاوت باشد. ما توجیه بیشتری برای تعریف زمان‑از‑دست‑رفته اضافه کردیم:

«با توجه به این که رتبه‌بندی‌های رسمی (به https://en.wikipedia.org/wiki/ATP_Rankings) بر پایه بهترین ۱۸ نتیجه تورنمنت بازیکن است و هیچ رویداد ATP خارج از World Tour Finals در ماه‌های نوامبر و دسامبر برگزار نمی‌شود، منطقی است که ۳ هفته را به‌عنوان آستانه بالایی برای فاصله‌های بین‑رویدادهای یک بازیکن برتر در نظر بگیریم». (L101‑105)

COMMENT. L98: کلمه «criterion» به‌معنی یک استاندارد واحد اشاره دارد. کلمه «criteria» جمع است.

RESPONSE. داور این نکته را تشخیص داد؛ استفاده از «criteria» به «criterion» تغییر یافت.

COMMENT. L104: لطفاً توضیح دهید «maximum gap» در یک ماه تقویمی به چه معناست. آیا این اصطلاحی برای «absence from competition» است که در اولین جمله پاراگراف ذکر شد؟

RESPONSE. برای وضوح بیشتر، عبارت زیر را پس از معرفی «maximum gap» اضافه کرده‌ام: «(بزرگ‌ترین تعداد روزهای متوالی که یک بازیکن در یک ماه خاص مسابقه نمی‌کند)» (L117).

COMMENT. L104‑110: آیا اشاره به «linear mixed model» به این معنی است که از معادله رگرسیون خطی برای تخمین غیبت از مسابقه برای هر بازیکن به‌صورت ماهانه استفاده شده است؟ خط 108 به «gap که ۲ هفته بیشتر از انتظار بود» اشاره دارد، اما عنوان شکل 1 به «maximum gap (in days)» بین رویدادهای مسابقه‌ای اشاره می‌کند. این محتوا به‌وضوح تعریف زمان‑از‑دست‑رفته از مسابقه را منتقل نمی‌کند.

RESPONSE. داور درست می‌گوید که یک مدل رگرسیونی برای تعریف زمان‑از‑دست‑رفته استفاده شد. مدل رگرسیونی برای تخمین آنچه انتظار می‌رود حداکثر فاصله (تعداد روزهای متوالی) باشد که بازیکن در یک ماه از مسابقه دور باشد، استفاده شد. سپس مواردی که فاصله واقعی در یک ماه ۲ هفته بیشتر از مقدار مورد انتظار باشد، به‌عنوان زمان‑از‑دست‑رفته تعریف شد. این واضح‌تر شده است با افزودن توضیح زیر در بخش «Outcome» (L116‑133):

«تعاریف برای زمان‑از‑دست‑رفته از مسابقه به‌صورت فردی با استفاده از مدل خطی ترکیبی حداکثر فاصله در یک ماه تقویمی (بزرگ‌ترین تعداد روزهای متوالی که بازیکن در یک ماه خاص مسابقه نمی‌کند) با اثرات تصادفی بازیکن و کوواریانس‑واریانس غیرساختاری [23] تعریف شد. از این مدل رگرسیونی می‌توانستیم مقدار مورد انتظار حداکثر تعداد روزهای متوالی که بازیکن در یک ماه از مسابقه دور می‌شود را به‌دست آوریم. مدل بر روی داده‌های بازیکنانی که ۳ یا بیشتر فصل با رتبه ۲۳۰۰ یا بالاتر داشتند، آموزش داده شد. برای بازیکنانی که کمتر از ۳ فصل با حداقل رتبه داشتند، حداکثر فاصله مورد انتظار به متوسط تنظیم شد.

مدل رگرسیونی فوق تخمین بازیکن‑و‑ماه خاصی از حداکثر روزهای بین‑رویداد (که در اینجا «روزهای فاصله» نامیده می‌شود) تحت شرایط عادی را ارائه می‌دهد. یک رویداد زمان‑از‑دست‑رفته به‌عنوان مواردی تعریف شد که روزهای فاصله واقعی در یک ماه ۲ هفته بیشتر از مقدار مورد انتظار باشد (۴ هفته بیشتر برای ماه ژانویه، به‌دلیل فصل تعطیلات).»

عنوان شکل 1 نیز به‌صورت زیر بازنویسی شد: «The 90‑percentile range for ‘gap days’ for each month, which depicts the range containing 90% of the longest periods outside of competition that were observed for each month.»

COMMENT. L114‑115: چگونه «gaps» تعریف‌شده به‌عنوان «۲۵ تا ۴۰ روز یا کمتر» می‌تواند آستانه‌ای برای ماه‌هایی باشد که تنها ۳۰ یا ۳۱ روز دارند؟ آیا این به معنای تعداد روزهای غیبت قبل از اولین مسابقه در یک ماه خاص است؟ مطمئناً راهی برای توضیح این روش به‌صورت واضح‌تر وجود دارد. تمایز واضح‌تری بین «غیبت انتخابی» از مسابقه و «غیبت ناخواسته» ناشی از آسیب لازم است.

RESPONSE. نیاز به توضیح این موضوع وجود داشت که دوره بین مسابقه می‌تواند بیش از یک ماه طول بکشد. این حال با اضافه کردن بخش زیر به‌روزرسانی شد:

«از آنجا که یک دوره بین مسابقه می‌تواند بیش از یک ماه طول بکشد، این دوره به ماهی که فاصله آغاز شد اختصاص یافت و فقط به همان ماه تعلق گرفت.» (L119‑121)

COMMENT. یک تمایز واضح‌تر بین «غیبت انتخابی» از مسابقه و «غیبت ناخواسته» ناشی از آسیب لازم است.

RESPONSE. این نکته مهم بود. ما کلمه «unintended» را حذف کردیم و به‌جای آن زمان‑از‑دست‑رفته را «یک وقفه طولانی که نشانگر غیبت ناخواسته است» تعریف کردیم (L64‑65).

COMMENT. شکل 1 نیاز به توضیح بهتر دارد: آیا 90th Percentile Range به معنای محدوده مقادیر صدک ۹۰ برای روزهای غیبت بین بازیکنان ۳۸۹ نفر است؟

RESPONSE. تفسیر داور دقیق بود. برای واضح‌تر شدن، عنوان شکل 1 به‌صورت زیر بازنویسی شد: «The 90‑percentile range for `gap days' for each month, which depicts the range containing 90% of the longest periods outside of competition that were observed for each month.»

COMMENT. L142: شکل ارجاع داده شده شماره‌گذاری نشده است (Fig 2؟).

RESPONSE. ارجاع مشکل‌دار بود به‌دلیل جایگذاری برچسب‌ها در LaTeX. این اصلاح شد.

COMMENT. L147: شکل ارجاع داده شده شماره‌گذاری نشده است (Fig 3؟).

RESPONSE. همان‌طور که در مورد ارجاع به شکل 2 توضیح دادم.

COMMENT. L147‑149: این توضیح درباره معنای «load» باید زودتر در دست‌نوشته ظاهر شود (به‌نظر می‌رسد به نظرات قبلی در خط 25 اشاره دارد).

RESPONSE. کاملاً موافقم. لطفاً به پاسخ من در خط 25 مراجعه کنید.

COMMENT. L158: مخفف «DAG» (directed acyclic graph?) تعریف نشده است.

RESPONSE. مخفف در اولین خط بخش «Exposure and moderator» معرفی شد.

COMMENT. L160: شکل ارجاع داده شده شماره‌گذاری نشده است (Fig 4؟).

RESPONSE. همان‌طور که در مورد شکل 2 توضیح دادم.

COMMENT. L176: مخفف «MSM» (marginal structural model?) تعریف نشده است.

RESPONSE. مخفف در آخر پاراگراف مقدمه معرفی شد.

COMMENT. L180‑182: معنای عبارت «previous levels of treatment» واضح نیست (به‌نظر می‌رسد به نظرات قبلی در خط 66 اشاره دارد). بیشتر خوانندگان ممکن است کلمه «treatment» را به‌عنوان مداخله درمانی پس از آسیب تفسیر کنند.

RESPONSE. «Treatment» به‌عنوان اشاره کلی به متغیر توضیحی اصلی در ادبیات استنتاج علّی استفاده می‌شود. من توضیحی درباره این استفاده خاص از «treatment» در مدل‌سازی علّی در خطوط 239‑241 اضافه کرده‌ام.

COMMENT. L297‑309: می‌توانم منطق مشخصات مدل را دنبال کنم، اما همچنان در مورد معنای «treatment» در این بخش از متن سردرگم هستم.

RESPONSE. لطفاً به پاسخ قبلی مراجعه کنید.

COMMENT. L330‑332: این بخش متن به «competition week» (و همچنین عنوان شکل 5) اشاره می‌کند، اما «Competition Age» برچسب محور x در شکل است. این اصطلاح در متن دست‌نوشته معرفی نشده است.

RESPONSE. من با داور موافقم که سازگاری در اصطلاحات مهم است. نمونه اکنون تمام موارد «competition age» در شکل‌های 5 و 6 را با «competition weeks» جایگزین کرده‌ام.

COMMENT. برچسب محور y «log(w)» ظاهراً به لگاریتم وزن ترکیبی معکوس احتمال درمان و وزن سانسور (خطوط 227‑228 و عنوان شکل 5) اشاره دارد. عدم سازگاری در استفاده از اصطلاحات و برچسب‌ها باعث سردرگمی بیشتر خواننده می‌شود.

RESPONSE. عنوان محور y در شکل 5 به «log(combined weight)» تغییر یافت تا با متن و عنوان هماهنگ باشد.

COMMENT. L333‑335: دوباره، اصطلاح «competition weeks» در متن ظاهر می‌شود، اما «Competition Age» برچسب محور x در شکل است.

RESPONSE. لطفاً به پاسخ در مورد 330‑332 مراجعه کنید.

COMMENT. L353‑354: محتوا در خطوط 350‑351 ارتباط «doubly‑robust analysis» را با نسبت خطر گزارش‌شده در ستون «SNMM Adjusted» جدول 3 (۵٪ افزایش خطر؛ 1.05) برقرار می‌کند. «دوبل‑قوی» برآوردهای افزایش خطر زمان‑از‑دست‑رفته برای سنین ۲۵، ۲۷ و ۲۹ برای افزایش بار بازی ۱٬۰۰۰ یا بیشتر که در خط 354 گزارش شده‌اند، مقادیر مربوط به نسبت خطر در جدول 3 ندارند که درک خواننده از ارتباط اطلاعات ارائه‌شده در متن با آنچه در جدول ارائه شده را پیچیده می‌کند.

RESPONSE. من موافقم که توصیف نیاز به وضوح بیشتری دارد، به‌ویژه در ارتباط بین جدول و متن. بخش زیر برای بهبود وضوح ویرایش شد:

«Comparisons between the lowest 25th and highest 25th percentiles of empirical load observed at ages 25, 27 and 29 showed even starker effects. Based on the doubly‑robust estimates, the hazard ratios of players in the top 25% of load were consistently greater than those of players of the same age but with the lowest 25% of experienced load. At age 25, the hazard ratio of 1.17 (95% CI 1.02‑1.35) corresponds to an increase in risk of 17%; at age 27, the hazard ratios of 1.28 (95% CI 1.12‑1.47) and 1.06 (95% CI 1.03‑1.10) correspond to an increase of 21%; and at age 29, the hazard ratios of 1.65 (95% CI 1.38‑1.95) and 1.33 (95% CI 1.20‑1.47) correspond to an increase of 24%. Though each of these comparisons correspond to a fixed increase of 3,000 games, we see that the risk associated with that same change in load is increasing, indicating the positive effect modification due to age.» (L381‑391)

COMMENT. L401‑409: این بخش واضح‌ترین توضیح درباره ارتباط روش‌های مدل‌سازی خطر و نتایج آن را ارائه می‌دهد. پس از خواندن آن، سرانجام فهمیدم که «treatment weights» به «player ability» و «past injury» به‌عنوان متغیرهای زمان‑متغیر مرتبط است. به‌شدت توصیه می‌کنم این ارتباط در سراسر دست‌نوشته واضح‌تر شود.

RESPONSE. برای کمک به پیوند «treatment weights» به این مخدوش‌کننده‌ها، جمله زیر در ابتدای بخش «Estimation» بازنویسی شد:

«The purpose of these weights is to create a pseudo population that is balanced with respect to confounding variables, like player ability or competitive play, for all time t.» (L256‑258)

COMMENT. L409‑412: پیشنهاد می‌کنم محتوایی به انتهای این جمله اضافه شود: «…questionable methodology that has not adequately addressed effect modifiers or confounders.»

RESPONSE. از این پیشنهاد سپاسگزارم. متن به‌روزرسانی شد تا این بخش به‌طور کامل به‌این جمله اضافه شود.

نظرات داور ۲

COMMENT. خط 78 – لطفاً اطلاعات بیشتری برای خواننده درباره «player ratings» ارائه دهید — این می‌تواند به‌راحتی با رتبه‌بندی‌های مستقیم (مثلاً شماره ۱، ۲، ۴ در جهان) اشتباه گرفته شود — رتبه‌بندی‌ها برای این مقاله مهم هستند و بسیاری نحوه محاسبه و کاربرد آن را درک نمی‌کنند. بهتر است این را زودتر در دست‌نوشته اضافه کنید.

RESPONSE. داور درست می‌گوید که توضیح بهتر درباره رتبه‌بندی‌های بازیکن لازم است. بخش زیر به‌عنوان توضیح اضافه شد که این رتبه‌ها یک «الگوریتم آماری برای رتبه‌بندی توانایی نهفته بازیکنان تنیس» هستند که با سطح سطح و حاشیه پیروزی تفاوت می‌کند. دو مرجع نیز برای توصیف سیستم Elo و نسخه خاص ما اضافه شد.

COMMENT. خط 100 – به‌جز گرند اسلم‌ها (۴) و Indian Wells و Miami — که عملاً رویدادهای ۱۰ روزه هستند و ممکن است به‌نظر برسد فاصله‌ای در روزهای مسابقه بازیکن ایجاد شود — همچنین بازیکنانی با رتبه پایین‌تر اغلب فرصت‌های مسابقه کمی در ماه مارس دارند اگر رتبه آن‌ها اجازه دسترسی به IW یا Miami را ندهد...

RESPONSE. این نکات عالی بودند. در واقع ما بازیکنانی که طولانی‌ترین وقفه‌های خود را (بدون آسیب) در فوریه دارند، مشاهده کردیم. این اثرهای خاص بازیکن‑و‑ماه دقیقاً دلیل نیاز به استفاده از رویکرد مدل‌سازی با این متغیرها برای شناسایی رویدادهای زمان‑از‑دست‑رفته برای هر بازیکن بود، زیرا مثلاً یک فاصله ۴‑هفته‌ای در مارس ممکن است برای برخی بازیکنان کاملاً عادی باشد اما برای دیگران غیرعادی.

COMMENT. خط 106 – بنابراین هیچ گزارش مستقیم از بیماری یا آسیب توسط پزشکان یا مربیان ورزشی در دسترس نبوده، فقط داده‌های مسابقه... کار خوبی کردید که بعداً در مقاله این را به‌عنوان محدودیت ذکر کردید و اشاره کردید دسترسی به داده‌های مستقیم آسیب می‌تواند بینش بیشتری فراهم کند...

RESPONSE. خوشحالم که این نکته واضح شد. بله، ما فقط بر زمان‌هایی که بازیکن حضور دارد یا ندارد تمرکز کردیم که مزیت این است که می‌تواند برای تمام بازیکنان حرفه‌ای به‌صورت کامل در طول کارشان مشاهده شود. اما همان‌طور که داور اشاره کرد، عدم استفاده از داده‌های مستقیم آسیب، ما را در حدی به‌صورت غیرمستقیم به زیرمجموعه‌ای از آسیب‌ها محدود می‌کند.

COMMENT. خط 110 – شما یک نمونه کوچک برای تست این را ذکر کردید — آیا این ۸ بازیکن بود یا ۹۰؟ بهتر است تعداد را ذکر کنید تا اعتبار نمونه برای خواننده واضح باشد.

RESPONSE. این سؤال عالی بود. ما نمونه اعتبارسنجی را برای سه بازیکن (بازیکنان پیشین شماره ۱ جهان) که تاریخچه‌های مسابقه مستند دارند، اضافه کردیم.

COMMENT. خط 149 – بازی‌ها… عالی — چندین مطالعه پیشین اپیدمیولوژیک نشان داده‌اند تعداد بازی‌ها نمایانگر حجم/بار بازیکن بهتر از ست‌ها یا مسابقات است، که می‌تواند گمراه‌کننده باشد. به‌عنوان یک نکته جانبی، آیا نقاط بازی (points) یا سایر معیارهای حجم را نیز بررسی کردید؟ اگر این را بررسی کرده‌اید اما گزارش نکرده‌اید، می‌تواند اطلاعات بیشتری به مقاله اضافه کند.

RESPONSE. این سؤال عالی بود. در حالی که آمارهای مسابقه مانند نقاط سرویس یا کل نقاط بازی برای گرند اسلم‌ها تاریخچه طولانی دارند، برای سایر رویدادها به‌طور گسترده ثبت نشده‌اند. امتیازهای بازی و ست برای تمام مسابقات حرفه‌ای به‌دلیل سابقه ثبت‌شده برای دهه‌ها ثبت شده‌اند، بنابراین ما به‌طور انحصاری بر تعداد بازی‌ها تمرکز کردیم. همان‌طور که ثبت داده‌های مسابقات پیشرفت می‌کند، من فکر می‌کنم در چند سال آینده بتوانیم معیارهای دقیق‌تری مانند نقاط بازی را بررسی کنیم.

COMMENT. خط 152 – نکته عالی — Kibler et al., 1996 نشان داد که دامنه حرکت شانه در بازیکنان برتر به‌دلیل سن و سال‌های بازی در تورنمنت کاهش می‌یابد. این موازی با بیانیه‌های ما درباره اثر بار تجمعی و سن است که در نهایت خطر آسیب و زمان‑از‑دست‑رفته را تحت تأثیر قرار می‌دهد.

RESPONSE. از داور برای اشاره به این مطالعه سپاسگزارم. من این مرجع را در بخش بحث به‌عنوان حمایت اضافی برای تعدیل اثر سن اضافه کرده‌ام: «یکی از عوامل این اختلاف، سن است که نظریه و شواهد قبلی نشان می‌دهد احتمالاً اثر بار را تعدیل می‌کند (Kibler et al. 1996)».

COMMENT. خط 274 - لطفاً جمله را بازنویسی کنید؟

RESPONSE. داور درست گفت که جمله واضح نبود. عبارت زیر به‌جای آن استفاده شد: «For all hazard ratios shown, the reference player was a 25‑year‑old with a total competition load of 10,000 games.»

COMMENT. خط 418 – نکته خوب درباره محدود کردن بازی‌ها، اما همان‌طور که می‌گویید، ۱٬۰۰۰ یا ۵٬۰۰۰ بازی کاهش در عمل به‌دلیل نیاز به حضور برای رتبه‌بندی و موفقیت در ورزش قابل‌اجرا نیست.

RESPONSE. بله، یکی از پیامدهای این یافته‌ها این است که بدون تغییر ساختاری در تقویم تنیس، کاهش‌های عملی معنی‌دار در بار نیاز به اجرای استراتژی‌های مدیریت بار طولانی‌مدت در اوایل کار دارد.

COMMENT. خط 454 – «the the»؟

RESPONSE. این اشتباه تایپی اصلاح شد.

COMMENT. خطوط 450‑460 – بحث خوب. مطمئناً شما اشاره می‌کنید که بار تمرینی در این مطالعه فقط نمایانگر بار مسابقه است. توانایی اندازه‌گیری بار تمرینی محدود است...

RESPONSE. این نکته مهم بود. من این را در بحث اضافه کردم:

«اگرچه بار مسابقه می‌تواند نمایانگر استرس بیومکانیکی باشد، عدم وجود داده‌های بار تمرینی توانایی مطالعه حاضر برای شناسایی اثرات علّی بالقوه بار مسابقه را بر این فرض می‌گذارد که بار مسابقه عامل علّی اصلی زمان از دست رفته است و پس از در نظر گرفتن متغیرهای همبسته مشاهده‌شده، سطح بار مسابقه صرف‌نظر از بار تمرینی گذشته قابل‌نادیده‌گیری است. این هر دو فرضیه قوی هستند که نیاز به پژوهش‌های بیشتری برای تأیید دارند. اگرچه ناقص بودن داده‌های بار تمرینی احتمالاً اجازه مطالعه در مقیاس بزرگ را نمی‌دهد، تحقیقات در مقیاس کوچکتر ممکن است امکان‌پذیر و همچنان اطلاعاتی مفید ارائه دهند. در واقع، برای اینکه کار اپیدمیولوژیک آسیب‌های تنیس تأثیر معناداری بر عمل بالینی داشته باشد، ترکیب روش‌های آماری اصولی‌تر با تصویر کامل‌تری از بار بازیکن در تمرین و مسابقه گام مهمی در آینده خواهد بود.»

نظرات داور ۳

COMMENT. مطالعه سعی کرد عوامل علّی بالقوه مرتبط با آسیب در بازیکنان مرد تنیس (n=389) را با تمرکز بر بار مسابقه و زمان از دست رفته مسابقه با استفاده از مدل میانگین تو در تو ساختاری شناسایی کند. بار کل به‌طور معنادار خطر زمان از دست رفته را با نرخ خطر 1.05 به‌ازای هر 1,000 بازی افزایش داد.

اصلاحات جزئی:

1‑ خط 117: ساختار کوواریانس استفاده‌شده در مدل خطی ترکیبی و معیارهای انتخاب آن را بیان کنید.

2‑ خط 131: نحوه شناسایی نمونه کوچک از سه بازیکن را توضیح دهید.

3‑ هدف نمونه‌گیری مطالعه را با محاسبه آماری پیش‌نقش توان (power) پیش از مطالعه بیان کنید. محاسبه توان باید شامل: اندازه نمونه، سطح آلفا (یک‑طرفه یا دو‑طرفه)، اختلاف قابل‌تشخیص حداقل و روش آزمون آماری.

4‑ نرم‌افزار آماری استفاده‌شده برای تحلیل را ذکر کنید.

RESPONSE.

1‑ من ساختار کوواریانس‑واریانس غیرساختاری را که پیش‌فرض بسته lme4 در R است و مزیت این است که هیچ‌گونه فرضی درباره کوواریانس‑واریانس درون‑بازیکن نمی‌گذارد، اضافه کرده‌ام.

2‑ نمونه کوچک با شناسایی بازیکنان پیشین شماره ۱ جهان که در دهه گذشته فعال بوده‌اند، به‌دست آمد. صفحات ویکی‌پدیا آن‌ها مرور شد و زیرمجموعه‌ای که جزئیات دقیق درباره فعالیت هر فصل داشته‌اند، برای نمونه اعتبارسنجی انتخاب شد.

3‑ هدف اصلی مطالعه داشتن سرشماری از بازیکنان برتر اخیر بود که می‌توانستیم آن‌ها را «بازیکن منظم» در نظر بگیریم. بنابراین این معیار اصلی در تعیین معیارهای حذف و در نتیجه اندازه نمونه بود. با این حال، توافق می‌کنیم که حتی اگر توان محاسبه نشده بود، مهم است که در تفسیر نتایج در نظر گرفته شود. اگر از تحلیل بقا سنتی برای مقایسه ۲۵٪ بازیکنانی که بیشترین بار بازی را داشتند با بقیه نمونه استفاده می‌کردیم، تخمین می‌زنیم که ۸۰٪ توان برای شناسایی افزایش ۲۰٪ یا بیشتر در خطر زمان از دست رفته نسبت به نرخ پایه ۳٪ داشته باشیم. این تحلیل به توصیف داده‌ها اضافه شد (L114‑116).

4‑ تمام تحلیل‌ها و مدل‌سازی‌ها با زبان برنامه‌نویسی آماری R انجام شد [30] و در بازنگری ذکر شد.

---

با تشکر از فرصت بازنگری،

استیفانی ای. کووالچیک

---


وقتی مسابقه تنیس را در تلویزیون تماشا می‌کنید، اغلب یک تصویر گرافیکی روی صفحه می‌بینید که امتیاز بازیکنان در زمین را نشان می‌دهد.
به این تصویر «تابلوی امتیاز» گفته می‌شود. این فقط یک راه برای پیگیری امتیاز در یک مسابقه تنیس است.
در ساده‌ترین حالت، یک تابلوی امتیاز، امتیاز ست فعلی، گیم‌های برده شده در آن ست و امتیازهای برده شده در گیم فعلی را به شما نشان می‌دهد.
برای درک یک تابلوی امتیاز، ابتدا باید بدانید که امتیازها در هر مسابقه چگونه محاسبه می‌شوند.
امتیازها در تنیس با سرویس توپ از روی تور و به داخل زمین حریف به دست می‌آیند. اگر حریف توپ را به خارج از محدوده زمین بزند، شما یک امتیاز کسب خواهید کرد.
همچنین سیستم‌های امتیازدهی مختلفی در تنیس استفاده می‌شود. یکی از آن‌ها سیستم «صفر» (love) و دیگری سیستم «برتری» (advantage) نام دارد.
در سیستم صفر، هر بازیکن با صفر امتیاز شروع می‌کند. اولین بازیکنی که چهار امتیاز کسب کند، گیم را می‌برد. اگر هر دو بازیکن سه امتیاز داشته باشند، امتیاز «40-40» یا «دیوس» (deuce) خواهد بود. امتیاز بعدی تعیین‌کننده برنده است.
در سیستم برتری، بازیکنان با صفر امتیاز شروع می‌کنند. اولین بازیکنی که چهار امتیاز کسب کند، یک گیم را می‌برد، اما اگر هر دو بازیکن سه امتیاز داشته باشند، امتیاز «برتری» به یک بازیکن تعلق می‌گیرد. امتیاز بعدی تعیین‌کننده برنده است.
مهم‌ترین نکته‌ای که باید به خاطر بسپارید این است که سیستم امتیازدهی بر نحوه کسب امتیازها تأثیری ندارد. این فقط یک راه برای پیگیری امتیاز است.
یکی از مهم‌ترین جنبه‌های تماشای تنیس، درک نحوه خواندن تابلوی امتیاز است.
بیایید بیشتر بدانیم!

تصویر از ©-lvinst- (Getty Images) از طریق Canva.com
نحوه کارکرد تابلوی امتیاز تنیس
یک تابلوی امتیاز تنیس به سه عنصر تقسیم می‌شود: گیم، ست و مسابقه. امتیازها از 0 شروع می‌شوند - و به 15، 30 و 40 افزایش می‌یابند. هنگامی که به 40 رسیدید - و یک امتیاز دیگر کسب کنید، یک گیم را برده‌اید. تابلوی امتیاز با شمارش امتیازهای تنیس کار می‌کند. هنگامی که یک بازیکن در مجموع 4 امتیاز کسب کند، یک گیم را برده است. یک بازیکن باید 6 گیم را در مجموع ببرد تا یک ست را برنده شود، و برای پایان مسابقه باید دو ست برنده شود.
چگونه تابلوی امتیاز تنیس را بخوانیم؟
تابلوی امتیاز با استفاده از یک سیستم امتیازدهی کار می‌کند. نگاهی به معنای هر یک در زیر بیندازید:

اگر تنیس را در تلویزیون تماشا کنید، متوجه خواهید شد که تابلوی امتیاز در گوشه بالا سمت چپ صفحه قرار دارد. نام حریفان را خواهید دید. ستون بعدی نشان‌دهنده تعداد ست‌ها، سپس تعداد گیم‌ها و در نهایت تعداد امتیازها است.
نقاط زرد روی تابلوی امتیاز تنیس به چه معناست؟
نقاط زرد روی تابلوی امتیاز نشان‌دهنده تعداد چالش‌های نادرستی است که بازیکنان می‌توانند در طول یک ست انجام دهند. به بازیکنان اجازه داده می‌شود تا سه چالش ناموفق در هر ست انجام دهند. با این حال، اگر مسابقه تساوی شود، به هر دو بازیکن یک چالش اضافی داده می‌شود.

تصویر برجسته از ©gchutka (Getty Images Signature) از طریق Canva.com
راهنمای خرید تابلوی امتیاز تنیس
در Edwards Sports، ما درک می‌کنیم که انتخاب یک تابلوی امتیاز تنیس می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. با گزینه‌های بسیار زیاد برای انتخاب و ویژگی‌های زیادی که باید در نظر بگیرید. چگونه مورد مناسب را پیدا خواهید کرد؟ ما راهنمای خرید تابلوی امتیاز تنیس خود را در زیر گنجانده‌ایم تا به شما کمک کنیم.
ویژگی‌ها
اگر یک تابلوی امتیاز تنیس قابل اعتماد می‌خواهید، قبل از خرید باید به دنبال ویژگی‌های مهمی باشید. چهار عنصر وجود دارد که همه تابلوهای امتیاز باید نمایش دهند. اینها تعداد گیم‌های برده شده، ست‌ها، امتیازها و نام بازیکنان است. این اطلاعات حیاتی است که به هر دو بازیکن و تماشاگران اجازه می‌دهد تا پیشرفت مسابقه را پیگیری کنند.
کیفیت ساخت
کیفیت ساخت چیزی است که هنگام خرید تابلوی امتیاز تنیس باید در نظر بگیرید. اگر به بازی در فضای باز در آب و هوای مرطوب عادت دارید، می‌خواهید تابلویی را انتخاب کنید که بتواند در برابر آن مقاومت کند. به عنوان مثال، یک تابلوی امتیاز فلزی ممکن است ایده‌آل نباشد و ممکن است در اثر بادهای شدید از بین برود. ممکن است لازم باشد چیزی محکم‌تر را در نظر بگیرید.
دیجیتال یا دستی
مزایا و معایبی برای هر دو تابلوی امتیاز دیجیتال و دستی وجود دارد. تابلوهای دستی قابل اعتمادتر هستند زیرا نگران قطع برق در طول مسابقه نیستید. با این حال، تابلوهای امتیاز دیجیتال راحت‌تر هستند و خطر خطای انسانی را از بین می‌برند. تابلوهای امتیاز دستی نیز به طور قابل توجهی ارزان‌تر هستند، بنابراین موردی که انتخاب می‌کنید اغلب به بودجه شما بستگی دارد.
تابلوی امتیاز چوبی Edwards Sports
اگر یک تابلوی امتیاز تنیس می‌خواهید که دوام فوق‌العاده‌ای ارائه دهد، نمی‌توانید با تابلوی امتیاز چوبی ما اشتباه کنید. این طراحی تاشو با شماره‌های گیم قابل چرخش، شماره‌های ست، کارت‌های نام و یک ماژیک کامل است تا بتوانید به راحتی امتیازها را پیگیری کنید بدون اینکه به فناوری تکیه کنید. که، بله، در بهترین زمان‌ها هم می‌تواند غیرقابل اعتماد باشد!
نرم افزار تابلوی امتیاز تنیس
با تکامل فناوری، نرم افزارهای تابلوی امتیاز تنیس بیشتری در دسترس قرار می‌گیرد. برنامه‌های امتیازدهی تنیس محبوبیت بیشتری پیدا کرده‌اند. نه تنها قابل حمل هستند، بلکه هزینه کمتری نسبت به یک تابلوی امتیاز فیزیکی دارند. این راه حل ایده آل برای کسانی از شماست که بودجه محدودی دارید. با این حال، فناوری می‌تواند غیرقابل اعتماد باشد، بنابراین این نکته‌ای است که باید در نظر داشته باشید.
نتیجه‌گیری
درک تابلوی امتیاز تنیس و سیستم‌های امتیازدهی می‌تواند در نگاه اول کمی گیج‌کننده باشد. امیدواریم با این راهنما از Edwards Sports، دانش گسترده‌تری از بازی و نحوه کارکرد آن به دست آورده باشید. اگر به یک تابلوی امتیاز برای ارتقای مسابقات خود نیاز دارید، از بازدید از وب سایت ما در edwardssports.co.uk دریغ نکنید.
پرسش و پاسخ متداول
چرا امتیازهای تنیس به صورت 15 واحد افزایش می‌یابند؟
به طور شگفت‌انگیزی، پاسخ روشنی برای این وجود ندارد. تصور می‌شود که امتیازهای تنیس بر اساس عقربه‌های ساعت استوار است. بنابراین، اعداد 15، 30 و 45 برای پیگیری امتیازهای تنیس در روزهایی که در حیاط‌های قرون وسطی بازی می‌شد، استفاده می‌شدند.
چند ست در تنیس وجود دارد؟
یک ست شامل چندین گیم است - معمولاً شش گیم. متوجه خواهید شد که بیشتر مسابقات به صورت بهترین از سه یا پنج ست برگزار می‌شوند. تعداد ست‌های فردی به این معنی است که نیازی به بازی‌های تساوی برای تعیین برنده نیست.
چه زمانی یک مسابقه تنیس به پایان می‌رسد؟
برای پایان یک مسابقه تنیس - و اعلام برنده، یک بازیکن باید دو ست را ببرد. برای برنده شدن یک ست، یک بازیکن باید در مجموع شش گیم را ببرد. یک گیم زمانی برنده می‌شود که یک بازیکن به چهار امتیاز برسد.
چه کسی سیستم امتیازدهی تنیس را اختراع کرد؟
سیستم امتیازدهی تنیس از فرانسه قرون وسطی سرچشمه می‌گیرد. از بازی‌های فرانسوی jeu de paume نشأت گرفته است. قدیمی‌ترین اشاره به سیستم امتیازدهی به سال 1435 در یک بالاد توسط شارل دورلئان برمی‌گردد.


تنیس ورزشی است که در آن "صفر" به معنی "لاو" است و سیستم امتیازدهی برای گیم‌ها، ست‌ها و مسابقات متفاوت است. می‌دانیم که این موضوع می‌تواند گیج‌کننده باشد. با این حال، به لطف بخش داوری USTA، نیازی به سردرگمی نیست.
این راهنمای مفید اصول امتیازدهی و بازی کردن این ورزش را مادام‌العمر به شما آموزش می‌دهد، همراه با نکات مفید و اصطلاحاتی که ممکن است بخواهید قبل از ورود به زمین بدانید. تسلط بر اصطلاحات صحیح ممکن است به ضربه فورهند یا سرویس شما کمک نکند، اما حداقل در مکالمه می‌توانید با هر کسی هم‌کلام شوید.

اصول اولیه

مرور کلی
تنیس بازی‌ای است که در یک زمین مستطیل شکل انجام می‌شود که می‌تواند از سطوح مختلفی تشکیل شده باشد. این بازی با دو بازیکن (مسابقه انفرادی) یا چهار بازیکن (مسابقه دو نفره) انجام می‌شود. بازیکنان در طرف مقابل تور می‌ایستند و با یک راکت رشته‌ای توپ را به یکدیگر ضربه می‌زنند.

روش بازی
هر بازیکن یا تیم حداکثر یک بار پرش توپ را پس از ضربه زدن حریف به توپ، برای بازگرداندن توپ از روی تور و در داخل مرزهای زمین، دارد. در تنیس ویلچر، بازیکنان حداکثر دو پرش دارند. هنگامی که بازیکنی نتواند توپ را به درستی به زمین حریف برگرداند، حریف یک امتیاز می‌گیرد.
هدف از تنیس، کسب امتیاز کافی برای بردن یک گیم، کسب گیم‌های کافی برای بردن یک ست و کسب ست‌های کافی برای بردن یک مسابقه است.

شروع مسابقه
قبل از گرم کردن با حریف، هر بازیکن یا تیمی راکت خود را می‌چرخاند و برنده چرخش، گزینه‌هایی برای انتخاب دارد. آن‌ها می‌توانند یکی از این سه گزینه را انتخاب کنند:

سرو یا دریافت
سمت زمین
یا واگذاری انتخاب خود به حریف - اما حریف نمی‌تواند دوباره آن را واگذار کند.

پس از اینکه برنده قرعه‌کشی یکی از گزینه‌های بالا را انتخاب کرد، حریف گزینه باقی‌مانده را انتخاب می‌کند.

امتیازدهی گیم

سیستم امتیازدهی
تنیس سیستم امتیازدهی متفاوتی نسبت به بیشتر ورزش‌ها دارد. قبل از ورود به جزئیات، این راهنمای شما برای امتیازدهی یک گیم است:

0 امتیاز = لاو
1 امتیاز = 15
2 امتیاز = 30
3 امتیاز = 40
امتیاز مساوی = All (مساوی)
40-40 = Deuce (دیوس)
برنده شدن امتیاز دیوس توسط سرویس‌زننده = Ad-In (اد-این)
برنده شدن امتیاز دیوس توسط دریافت‌کننده = Ad-Out (اد-اوت)

چه کسی برنده می‌شود؟
برای بردن گیم، یک بازیکن باید حداقل چهار امتیاز کسب کند. اگر با نتیجه 40-30، 40-15 یا 40-لاو پیش هستید و یک امتیاز دیگر بگیرید، گیم را می‌برید. اگر امتیاز در یک گیم یا ست مساوی باشد، از اصطلاح "All" (مساوی) هنگام اعلام امتیاز استفاده می‌کنید. به عنوان مثال، اگر شما و حریفتان هر دو دو امتیاز در گیم گرفته باشید، امتیاز 30-All خواهد بود.

دیوس چیست؟
تنها زمانی که این موضوع متفاوت است، زمانی است که شما و حریفتان هر دو سه امتیاز کسب کرده باشید و امتیاز 40-40 باشد. به این وضعیت دیوس می‌گویند. هنگامی که امتیاز به دیوس می‌رسد، یک بازیکن یا تیم باید حداقل دو امتیاز متوالی کسب کند تا گیم را ببرد. هنگامی که سرویس‌زننده امتیاز دیوس را ببرد، به آن Ad-In می‌گویند، اما اگر آن را از دست بدهد، به آن Ad-Out می‌گویند. اگر تیمی که مزیت دارد (Ad-In یا Ad-Out) امتیاز دیگری بگیرد، گیم را می‌برد، یا امتیاز به دیوس برمی‌گردد.

تغییر سمت زمین
بازیکنان یا تیم‌ها در گیم‌های فرد، سمت زمین را عوض می‌کنند. این بدان معناست که پس از اتمام گیم اول، آن‌ها طرفین را عوض می‌کنند و همچنین هر دو گیم بعد از آن.

انواع ست‌های تنیس
اکنون بیایید ببینیم برای بردن یک ست به چند گیم نیاز دارید. دو روش اصلی برای امتیازدهی یک ست وجود دارد.

ست امتیازی
در یک ست امتیازی، یک بازیکن یا تیم باید شش گیم را با اختلاف دو گیم ببرد تا ست را ببرد. این بدان معناست که هیچ گیم تساوی در نتیجه 6-6 بازی نمی‌شود. ست تا زمانی که یک بازیکن/تیم با دو گیم اختلاف برنده شود، ادامه می‌یابد.

ست تساوی
در یک ست تساوی، یک بازیکن یا تیم باید شش گیم را ببرد تا ست را ببرد. اگر امتیاز به 5-5 (5-All) برسد، یک بازیکن باید دو گیم بعدی را ببرد تا ست را ببرد. اگر امتیاز به 6-6 (6-All) در ست برسد، یک گیم تساوی بازی می‌شود.

امتیازدهی گیم تساوی
در یک گیم تساوی، شخصی که قرار بود بعد از آن سرویس بزند، گیم تساوی را شروع می‌کند و یک امتیاز را به سمت دیوس زمین سرویس می‌کند. دو امتیاز بعدی توسط حریف از سمت اد سرویس می‌شوند. در بازی دو نفره، بازیکنی از تیم مقابل که قرار است سرویس بزند، این امتیازات را سرویس می‌کند.

بازیکنان یا تیم‌ها هر شش امتیاز (به عنوان مثال، زمانی که امتیاز 4-2 است) سمت زمین را عوض می‌کنند و برای امتیازدهی این گیم تساوی، از "صفر"، "یک"، "دو"، "سه" و غیره استفاده می‌کنید. اولین بازیکن یا تیمی که هفت امتیاز را با اختلاف دو امتیاز ببرد، گیم تساوی را می‌برد. این بدان معناست که امتیاز می‌تواند بسیار بالا (به عنوان مثال 15-13) یا به پایین 7-0 تا 7-5 باشد.

هر کسی که گیم تساوی را ببرد، ست را با نتیجه 7-6 می‌برد.

سرویس پس از یک ست تساوی
از آنجایی که ست یک امتیاز فرد (7-6) است، هر سمتی از زمین که بازیکنان یا تیم‌ها پس از اتمام گیم تساوی در آن قرار داشتند، باید برای شروع ست بعدی طرفین را عوض کنند. کسی که گیم تساوی را با سرویس شروع کرد، در گیم اول ست بعدی دریافت‌کننده سرویس خواهد بود.

امتیازدهی مسابقه
رایج‌ترین فرمت برای بازی یک مسابقه تنیس، بهترین از سه ست تساوی است. این بدان معناست که اگر دو ست اول را نبرد، ست سوم تعیین‌کننده مسابقه خواهد بود!

مسابقات گرند اسلم
در مارس 2022، چهار گرند اسلم (رولان گاروس، ویمبلدون، US Open، Australian Open) اعلام کردند که در حال انتقال به یک فرمت تساوی نهایی ثابت هستند. هنگامی که یک مسابقه به 6-6 در ست تعیین‌کننده در این رویدادها می‌رسد، یک تساوی 10 امتیازی بازی می‌شود. اولین بازیکن یا تیمی که 10 امتیاز را با اختلاف دو یا بیشتر امتیاز ببرد، برنده خواهد بود. این فرمت که از سال 2019 در Australian Open استفاده می‌شد، از سال 2022 در سه مسابقه بزرگ دیگر آغاز خواهد شد.

قضاوت چیست؟
آیا تا به حال در طول مسابقه تنیس خود در مورد قوانین مطمئن نبوده‌اید؟ از سرویس‌های زیر دستی و عبور از تور گرفته تا تماس راکت دو نفره و سرویس به سمت اشتباه، ما اینجا هستیم تا به رایج‌ترین سوالات شما در مورد قوانین بازی پاسخ دهیم.
سری انیمیشنی "قضاوت چیست" را بررسی کنید تا برخی از متداول‌ترین معضلات قوانین تنیس را ببینید.