Clinical Management of Musculoskeletal Injuries in Active Children and Youth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe how different health care specialists manage musculoskeletal injury in children and examine factors influencing return to play decisions. DESIGN: National survey. SETTING: Secure Web site hosting online questionnaire. PARTICIPANTS: Medical doctors, physical therapists, and athletic therapists who were members of their respective sport medicine specialty organizations. INDEPENDENT VARIABLES: Professional affiliation and the effect of the following factors were examined: pushy parent, cautious parent, protective equipment, previous injury, musculoskeletal maturity, game importance, position played, team versus individual sport, and time since injury. MAIN OUTCOME MEASURES: Recommendation of return to activity after common injuries seen in children and adolescents as described in 5 vignettes; consistency of responses across vignettes. RESULTS: The survey was completed by 464 respondents (34%). There were several differences between the professional groups in their recommendations to return to activity. Most factors studied did not tend to influence the decision to return to activity, although protective equipment often increased the response to return sooner. The number of participants who would return a child to activity sooner or later for each factor varied greatly across the 5 vignettes, except for pushy parent or cautious parent. CONCLUSIONS: Management practices of sport medicine clinicians vary according to profession, child, clinical factors, and sport-related factors. Decisions regarding return to play vary according to 5 specific characteristics of each clinical case. These findings help establish areas of consensus and disagreement in the management of children with injuries and safe return to physical activity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».