Aplicabilidad del Big Data en lesiones deportivas

El presente artículo pretende analizar y establecer un sistema o criterio de clasificación uniforme a través de la implementación del Big Data para la gestión de la información en el ámbito del deporte a nivel nacional, concretamente para la epidemiología de las lesiones deportivas en las que no exi...

Full description

Autores:
Cediel Farfán, Juan Camilo
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2022
Institución:
Universidad Militar Nueva Granada
Repositorio:
Repositorio UMNG
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
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description El presente artículo pretende analizar y establecer un sistema o criterio de clasificación uniforme a través de la implementación del Big Data para la gestión de la información en el ámbito del deporte a nivel nacional, concretamente para la epidemiología de las lesiones deportivas en las que no existe un consenso terminológico, frente a la gestión centrada en la heterogeneidad de diagnósticos, es decir, cómo se denomina la lesión de forma diferente según el lugar donde se realice el diagnóstico.
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A., Finch, C. F., Hägglund, M., Junge, A., Kemp, S., Khan, K. M., Marshall, S. W., Meeuwisse, W., Mountjoy, M., Orchard, J. W., Pluim, B., Quarrie, K. L., Reider, B., Schwellnus, M., Soligard, T., … Chamari, K. (2020). International Olympic Committee consensus statement: Methods for recording and reporting of epidemiological data on injury and illness in sport 2020 (including STROBE Extension for Sport Injury and Illness Surveillance (STROBE-SIIS)). British Journal of Sports Medicine, 54(7), 372–389. https://doi.org/10.1136/bjsports-2019-101969Beas-Jiménez, J. D., Garrigosa, A. L., Doñoro Cuevas, P., Martínez Riaza, L., Peirau Terés, X., Alonso, J. M., Álvarez Recio, M. I., & Cofré Bolados, C. (2020). Translation into Spanish and proposal to modify the Orchard Sports Injury Classification System (OSICS) Version 12. 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