Illness Monitoring in Team Sports Using a Web-Based Training Diary
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Use of Web-based data recording systems has received little attention in sport. An "online" training diary could provide a valuable alternative to pen-paper methods in the regular assessment of physical activity and illness occurrence in athletes. The objective of this study was to design and implement a user-friendly and efficient system to monitor incidences of illness in team sport athletes. DESIGN: Prospective monitoring study over a 48-week rugby season. Players were asked to register presence/absence of weekly illness symptoms with medical staff and also use an online training diary. Submitted self-reported diary illness data were compared with illness complaint data recorded by medical staff. Diary response rates were calculated from the number of completed diary entries against the number of available/required entries over the season. SETTING: Web-based training diary. PARTICIPANTS: Thirty professional rugby union players. INTERVENTION: Comparison of gastrointestinal and upper respiratory illnesses (URIs) reported by players using an online diary and to medical staff. MAIN OUTCOME MEASURES: Incidences of URIs. RESULTS: The diary response rate in the reporting of weekly illnesses was 79% over the study period. Discrepancy existed between the number of self-reported URIs by players using the diary (118 URI incidences) compared with those reported to medical staff (23 URI incidences). Totaling all URI episodes (those self-reported + those registered by medical staff) revealed that players reported just 19% of URI episodes to medical staff. CONCLUSIONS: Players tend to underreport incidences of banal infections. Closer monitoring of self-reported illnesses using a similar system in the present study may provide a better alternative to previous methods in nonclinical illness assessment.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».