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Enregistrement W2129254352 · doi:10.1136/bjsports-2013-093241

Injury and illness definitions and data collection procedures for use in epidemiological studies in Athletics (track and field): Consensus statement

2014· article· en· W2129254352 sur OpenAlexaff
Toomas Timpka, Juan Manuel Alonso, Jenny Jacobsson, Astrid Junge, Pedro Branco, Ben Clarsen, Jan Kowalski, Margo Mountjoy, Sverker Nilsson, Babette M Pluim, Per A.F.H. Renström, Ola Rønsen, Kathrin Steffen, Pascal Édouard

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesLinköpings Universitet
Mots-clésStatement (logic)EpidemiologyMedicineTrack and field athleticsField (mathematics)MEDLINEMedical emergencyData scienceIntensive care medicinePathologyComputer sciencePhysical therapyPolitical scienceAthletesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,479
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,483
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,479
Score d'incertitude au seuil0,643

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4790,483
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,012
Bibliométrie0,0200,016
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0080,007
Science ouverte0,0150,011
Intégrité de la recherche0,0160,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,006

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.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations312
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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