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Enregistrement W2325960820 · doi:10.1055/s-0033-1334129

10. Symposium des Schweizerischen Sportphysiotherapie Verbandes

2013· article· de· W2325960820 sur OpenAlexaboutno aff
Mario Bizzini

Notice bibliographique

Revuemanuelletherapie · 2013
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mehr als 350 interessierte Sportphysiotherapeuten nahmen am 10. Symposium des Schweizerischen Sportphysiotherapie Verbandes (SVSP) am 16.11.2012 in Bern teil. Namhafte Referenten wie K. Khan, J. Cook, K. Wilk, J. Irrgang und P. Glasgow sorgten für einen unvergesslichen Tag! Zu Beginn fasste der Präsident Stephan Meyer 10 Jahre SVSP zusammen. Die fast 400 Mitglieder profitieren unter anderem vom kostenlosen Onlinezugang zu renommierten Journals wie British Journal of Sports Medicine (BJSM), Journal of Orthopaedic and Sports Physical Therapy (JOSPT) und seit Neuestem auch dem International Journal of Sports Physical Therapy (IJSPT). Weitere Mitgliedervorteile beinhalten reduzierte Kongressgebühren und eine spezielle „Members‘ Website“. Die derzeitige Präsidentin Dr. Nicki Phillips (Cardiff University, Wales/UK) stellte die International Federation of Sports Physical Therapy (IFSPT) vor. Die Organisation umfasst heute 23 Länder (inkl. Schweiz, Österreich und Deutschland) und weltweit über 18.000 Sportphysiotherapeuten (Details unter: ifspt.org, Facebook und Twitter). Der Herausgeber des British Journal of Sports Medicine ( www.bjsm.bmj.com ) Dr. Karim Khan (University of British Columbia, Vancouver/Canada) eröffnete den wissenschaftlichen Teil mit einem Vortrag über aktuelle Themen der Sportphysiotherapie (Hamstring-Verletzungen und deren Rehabilitation/Prävention, konservative versus operative Versorgung von Kreuzbandverletzungen, Fokus über physische Aktivität, die beste Medizin für unsere Gesundheit). Dr. Khan ist auch Mitherausgeber des „Muss“ für Sportphysiotherapie-Interessierte und bereits in der 4. Auflage erschienen Buches Clinical Sports Medicine [ 1 ]. Dr. Jill Cook (Senior Researcher an der Monash University, Melbourne/Australia) präsentierte die aktuelle evidenzbasierte Rehabilitation von Sehnenpathologien. Sie verfügt über große klinische und wissenschaftliche Erfahrung und eine beeindruckende Publikationsliste auf diesem Gebiet. Kevin Wilk (Director Champion Sports Medicine, Birmingham/USA) gilt zu Recht weltweit als einer der besten Sportphysio-Researcher und Referenten ( www.kevinwilk.com ), dessen zahlreiche Arbeiten bei PubMed zu finden sind. Seine Vorträge über Werfer-Schulter und neuromuskuläre Kontrolle in der Rehabilitation und im sportspezifischen Training waren die Highlights des Symposiums. Dr. Jay Irrgang (Director of Clinical Research, University of Pittsburgh, Pittsburgh/USA) lieferte eine kritische Übersicht der „Return-to-sport“-Daten nach Kreuzbandverletzungen bei Sportlern. Auch er weist mehr als 100 Publikationen auf und arbeitet seit vielen Jahren in einem der besten Zentren für Orthopädie und Sportmedizin der Vereinigten Staaten (UPMC Pittsburgh, www.orthonet.pitt.edu ). Der Vortrag von Dr. Phil Glasgow (Director Sports Medicine Institute, Northern Ireland, Belfast/UK) über Eis in der Sportphysiotherapie mit wissenschaftlichen Hintergründen bezüglich Wirkung und Effekte z.B. auf die Haut und Muskulatur war einer Zusammenfassung seiner verschiedenen Publikationen auf diesem wichtigen Gebiet. Der englische Verband für Sportphysiotherapie (ACPSM) publizierte dazu ein Buch, das auf dessen Website bestellt werden kann: www.acpsm.org . Bereits zum 3. Mal wurde ein Wissenschaftspreis für Bachelor-Studierende der Physiotherapie (von den schweizerischen Hochschulen) vergeben. Aus 9 eingereichten Abstracts wurden die besten 3 von Studenten in Bern vorgestellt. Den mit 1.000 SFR dotierten 1. Preis gewann die Arbeit von S. Braito und N. Costa der HES-SO Genf The Effect of Manual Therapy for Ankle Sprain , Grade 1 or 2 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1120,045

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,225 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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