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Enregistrement W1968740986 · doi:10.1097/htr.0000000000000018

Exploring Minor Hockey Players' Knowledge and Attitudes Toward Concussion

2014· article· en· W1968740986 sur OpenAlexaff
Martin Mrázik, Andrea Perra, Brian L. Brooks, Dhiren Naidu

Notice bibliographique

RevueJournal of Head Trauma Rehabilitation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensAlberta Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMinor (academic)SeriousnessAthletesIce hockeyPsychologyMedicineInjury preventionPhysical therapyPoison controlPhysical medicine and rehabilitationMedical emergencyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate minor hockey players' attitudes and knowledge about sport concussions. PARTICIPANTS: Male and female Pee Wee, Bantam, and Midget level players (n = 183) participating in minor hockey and a comparison group of non-hockey players (n = 57). DESIGN: Survey. MAIN MEASURES: Player knowledge and attitudes were evaluated with a standardized questionnaire developed for the purpose of this study. Descriptive statistics including cross-tabulations and proportion comparisons were used to report the data. RESULTS: Players had foundational knowledge about concussions; however, more than half underestimated the prevalence and more than 30% were unaware of return to play protocols. Although nearly all players knew what they "should" do when concussed, 33% did not follow recommendations. Players reported more concern and appreciation of the seriousness of concussion than non-players, but they tended to minimize their vulnerability. The most common and helpful information sources were parents, doctors, and coaches, and therefore knowledge translation efforts should target theses audiences. CONCLUSION: Young athletes continue to demonstrate gaps in their knowledge of concussions. In addition, attitudes toward concussion suggest a developmental trajectory with younger athletes being most likely to ignore current recommended guidelines.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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