Fit for the fight? Illnesses in the Norwegian team in the Vancouver Olympic Games
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The development of strategies to prevent illnesses before and during Olympic Games provides a basis for improved health and Olympic results. OBJECTIVE: (1) To document the efficacy of a prevention programme on illness in a national Olympic team before and during the 2010 Vancouver Olympic Winter Games (OWG), (2) to compare the illness incidence in the Norwegian team with Norwegian incidence data during the Turin 2006 OWG and (3) to compare the illness incidence in the Norwegian team with illness rates of other nations in the Vancouver OWG. METHODS: Information on prevention measures of illnesses in the Norwegian Olympic team was based on interviews with the Chief Medical Officer (CMO) and the Chief Nutrition and Sport Psychology Officers, and on a review of CMO reports before and after the 2010 OWG. The prevalence data on illness were obtained from the daily reports on injuries and illness to the International Olympic Committee. RESULTS: The illness rate was 5.1% (five of 99 athletes) compared with 17.3% (13 out of 75 athletes) in Turin (p=0.008). A total of four athletes missed one competition during the Vancouver Games owing to illness, compared with eight in Turin. The average illness rate for all nations in the Vancouver OWG was 7.2%. Conclusions Although no definite cause-and-effect link between the implementation of preventive measures and the prevalence of illness in the 2010 OWG could be established, the reduced illness rate compared with the 2006 OWG, and the low prevalence of illnesses compared with other nations in the Vancouver OWG suggest that the preparations were effective.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».