Injury prevention in paediatric sport-related injuries: a scientific approach
Notice bibliographique
Résumé
Youth have very high participation rates in sport, and sport is the leading cause of youth injury in many countries.[1][2][3][4][5][6][7] Canadian studies report that 30-40% of youth (ages 11-18 years) seek medical attention for a sport injury annually.2 7 While physical activity prevents all-cause morbidity associated with a sedentary lifestyle, injuries can become a barrier to physical activity.Injury prevention in youth is a critical issue in healthcare and in the promotion of health and wellness in our communities, and is becoming a public health priority.[8][9] However, there is a discrepancy between the amount of research in this area and the public health burden of injury in youth sport where injuries are often predictable and preventable.10 An interdisciplinary and rigorous scientific approach is critical to understanding the complexity of injury risks, prevention and safety policies related to sport injury in youth.Studies that examine prevention strategies are paramount in establishing best practices for prevention in youth sport for healthcare practitioners, sport and health administrators, policy makers, athletes, coaches, parents and the public.The results of research in this area are often pivotal in decisions made to continue, discontinue, allocate or reduce funds from given public health, sport and healthcare programmes.As such, a rigorous methodological approach to research in injury prevention in youth sport is essential to inform practice and policy most appropriately.The purpose of this paper is to advocate for a scientific approach to research in injury prevention in child and adolescent sport.
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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 | 0,042 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».