Challenges surrounding return-to-play (RTP) for the sports clinician: a case highlighting the need for a thorough three-step RTP model.
Notice bibliographique
Résumé
Return-to-play (RTP) is a multifactorial process of retuning an injured athlete back to competition when risk for re-injury is minimized. Traditionally, these decisions are made by medical practitioners based on experience or anecdotal evidence. RTP decisions continue to be a challenging task for the medical practitioner. In the interest of advancing sports medicine for the betterment of athletes, improving the RTP decision-making process with a new paradigm has been suggested.1 It stands to clarify the intricacies used by clinicians when making RTP decisions by providing insight into the multiple factors that must be considered; not only by the athlete and medical practitioner, but all relevant parties (i.e., coaches, trainers, and organizations). This case describes a 19-year-old Ontario Junior Hockey League (OJHL) player who fractured his left clavicle during game play and consequently, suffered a more severe injury to the same clavicle 5½ weeks later by returning to competition against medical advice. This case highlights the potential issues that present when a RTP protocol is poorly executed and addresses the need to adopt a thorough decision-based RTP model proposed by Creighton et al.1 Further, the discussion will draw on current literature and issues surrounding RTP, and the potential legal implications associated with premature return to competition. Given the lack of consensus among sport medicine experts in regards to RTP criteria, the presented model stands to provide a pivotal framework upon which future research can be conducted, while improving the current criteria in place when returning an athlete to competition to aid medical practitioners.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».