The effect of coach and player injury knowledge, attitudes and beliefs on adherence to the FIFA 11+ programme in female youth soccer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injury knowledge and beliefs influence uptake of prevention programmes, but the relationship between knowledge, beliefs and adherence remains unclear. AIM: To describe injury knowledge and beliefs among youth female soccer coaches and players, and to identify the relationship between these factors, different delivery strategies of the FIFA 11+ programme and adherence. METHODS: A subcohort analysis from a cluster-randomised controlled trial of 31 female soccer teams (coaches n=29, players (ages 13-18) n=258). Preseason and postseason questionnaires were used to assess knowledge and beliefs. Teams recorded FIFA 11+ adherence during the season. RESULTS: At baseline, 62.8% (95% CI 48.4% to 77.3%) of coaches and 75.8% (95% CI 71.5% to 80.1%) of players considered 'inadequate warm-up' a risk factor for injury. There was no effect of delivery method (OR=1.1; 95% CI 0.8 to 1.5) or adherence (OR=1.0; 95% CI 0.9 to 1.1) on this belief. At baseline, 13.8% (95% CI 1.3% to 26.4%) of coaches believed a warm-up could prevent muscle injuries, but none believed it could prevent knee and ankle injuries. For players, 9.7% (95% CI 6.1% to 13.3%), 4.7% (95% CI 2.1% to 7.3%) and 4.7% (95% CI 2.1% to 7.3%) believed a warm-up would prevent muscle, knee and ankle injuries, respectively. Years of playing experience were negatively associated with high adherence for coaches (OR=0.93; 0.88 to 0.99) and players (OR=0.92; 0.85 to 0.98). CONCLUSIONS: There were gaps in injury knowledge and beliefs, which differed for coaches and players. Beliefs did not significantly affect adherence to the FIFA 11+, suggesting additional motivational factors should be considered.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».