Perceived key injury risk factors in World Cup alpine ski racing—an explorative qualitative study with expert stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is limited knowledge about key injury risk factors in alpine ski racing, particularly for World Cup (WC) athletes. OBJECTIVE: This study was undertaken to compile and explore perceived intrinsic and extrinsic risk factors for severe injuries in WC alpine ski racing. METHODS: Qualitative study. Interviews were conducted with 61 expert stakeholders of the WC ski racing community. Experts' statements were collected, paraphrased and loaded into a database with inductively derived risk factor categories (Risk Factor Analysis). At the end of the interviews, experts were asked to name those risk factors they believed to have a high potential impact on injury risk and to rank them according to their priority of impact (Risk Factor Rating). RESULTS: In total, 32 perceived risk factors categories were derived from the interviews within the basic categories Athlete, Course, Equipment and Snow. Regarding their perceived impact on injury risk, the experts' top five categories were: system ski, binding, plate and boot; changing snow conditions; physical aspects of the athletes; speed and course setting aspects and speed in general. CONCLUSIONS: Severe injuries in WC alpine ski racing can have various causes. This study compiled a list of perceived intrinsic and extrinsic risk factors and explored those factors with the highest believed impact on injury risk. Hence, by using more detailed hypotheses derived from this explorative study, further studies should verify the plausibility of these factors as true risk factors for severe injuries in WC alpine ski racing.
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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 | 0,009 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».