Injury and illness definitions and data collection procedures for use in epidemiological studies in Athletics (track and field): Consensus statement
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Movement towards sport safety in Athletics through the introduction of preventive strategies requires consensus on definitions and methods for reporting epidemiological data in the various populations of athletes. OBJECTIVE: To define health-related incidents (injuries and illnesses) that should be recorded in epidemiological studies in Athletics, and the criteria for recording their nature, cause and severity, as well as standards for data collection and analysis procedures. METHODS: A 1-day meeting of 14 experts from eight countries representing a range of Athletics stakeholders and sport science researchers was facilitated. Definitions of injuries and illnesses, study design and data collection for epidemiological studies in Athletics were discussed during the meeting. Two members of the group produced a draft statement after this meeting, and distributed to the group members for their input. A revision was prepared, and the procedure was repeated to finalise the consensus statement. RESULTS: Definitions of injuries and illnesses and categories for recording of their nature, cause and severity were provided. Essential baseline information was listed. Guidelines on the recording of exposure data during competition and training and the calculation of prevalence and incidences were given. Finally, methodological guidance for consistent recording and reporting on injury and illness in athletics was described. CONCLUSIONS: This consensus statement provides definitions and methodological guidance for epidemiological studies in Athletics. Consistent use of the definitions and methodological guidance would lead to more reliable and comparable evidence.
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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 | 0,479 | 0,483 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,006 |
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 ».