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Enregistrement W2181040196 · doi:10.1136/bjsports-2015-095686

Consensus statement on the methodology of injury and illness surveillance in FINA (aquatic sports)

2015· article· en· W2181040196 sur OpenAlexaff
Margo Mountjoy, Astrid Junge, Juan Manuel Alonso, Benjamin Clarsen, Babette M Pluim, Ian Shrier, Cees-Rein van den Hoogenband, Saul Marks, David Gerrard, P Heyns, Koji Kaneoka, H Paul Dijkstra, Karim M. Khan

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityUniversity of TorontoJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDocumentationAthletesHealth surveillanceOccupational safety and healthInjury preventionPoison controlMedical emergencyEnvironmental healthPhysical therapyPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Injury and illness surveillance in the aquatic disciplines has been conducted during the FINA World Championships and Olympic Games. The development of an aquatic-specific injury and illness surveillance system will improve the quality of the data collected and the development of preventive measures. Our ultimate objective is to enhance aquatic athlete health and performance. OBJECTIVE: The objective was to refine the injury and illness surveillance protocols to develop aquatic-specific definitions of injury and illness; define aquatic-specific injury location and causation; better describe overuse injuries; regard pre-existing and recurrent injuries; more accurately define aquatic athlete exposures and develop a protocol to capture out-of-competition aquatic athlete health parameters. METHODS: FINA compiled an Injury and Illness Surveillance Expert Working Group comprised of international experts to review the scientific literature in the field. A consensus meeting was convened to provide an opportunity for debate, following which recommendations were collated. RESULTS: Aquatic-specific injury and illness surveillance protocols covering both the in-competition and out-of-competition time periods were developed. Definitions for all relevant variables were outlined, and documentation forms for athletes and for clinicians were proposed. Recommendations for the implementation of an injury and illness surveillance system for FINA are presented. CONCLUSION: The FINA consensus authors recommend ongoing in-competition and out-of-competition surveillance to determine injury and illness trends over time. The implementation of the definitions and methodology outlined in this paper will improve the accuracy and value of injury and illness surveillance, and provide important information for injury prevention.

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)0,323
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,384
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3230,384
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,009
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0070,007
Communication savante0,0090,006
Science ouverte0,0170,012
Intégrité de la recherche0,0250,025
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,007

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,287 · 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'étudeSans objet
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

Citations119
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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