Consensus statement on injury definitions and data collection procedures for studies of injuries in rugby union
Notice bibliographique
Résumé
Wide variations in the definitions and methodologies used for studies of injuries in rugby union have created inconsistencies in reported data and made interstudy comparisons of results difficult. The International Rugby Board established a Rugby Injury Consensus Group (RICG) to reach an agreement on the appropriate definitions and methodologies to standardise the recording of injuries and reporting of studies in rugby union. The RICG reviewed the consensus definitions and methodologies previously published for football (soccer) at a meeting in Dublin in order to assess their suitability for and application to rugby union. Following this meeting, iterative draft statements were prepared and circulated to members of the RICG for comment; a follow-up meeting was arranged in Dublin, at which time all definitions and procedures were finalised. At this stage, all authors confirmed their agreement with the consensus statement. The agreed document was presented to and approved by the International Rugby Board Council. Agreement was reached on definitions for injury, recurrent injury, non-fatal catastrophic injury, and training and match exposures, together with criteria for classifying injuries in terms of severity, location, type, diagnosis and causation. The definitions and methodology presented in this consensus statement for rugby union are similar to those proposed for football. Adoption of the proposals presented in this consensus statement should ensure that more consistent and comparable results will be obtained from studies of injuries within rugby union.
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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 | 0,482 | 0,493 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,016 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,007 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,017 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,033 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,016 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».