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Enregistrement W2593036484 · doi:10.1111/sms.12869

Validity of the SMS, Phone, and medical staff Examination sports injury surveillance system for time‐loss and medical attention injuries in sports

2017· article· en· W2593036484 sur OpenAlexaff
Merete Møller, Niels Wedderkopp, Grethe Myklebust, Martin Lind, Henrik Sørensen, Jeffrey J. Hébert, Carolyn A. Emery, Jørn Attermann

Notice bibliographique

RevueScandinavian Journal of Medicine and Science in Sports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhoneSmart phoneMedical emergencyHealth surveillanceSports injuryMedicinePsychologyAdvertisingComputer sciencePhysical therapyBusinessEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accurate measurement of sport exposure time and injury occurrence is key to effective injury prevention and management. Current measures are limited by their inability to identify all types of sport-related injury, narrow scope of injury information, or lack the perspective of the injured athlete. The aims of the study were to evaluate the proportion of injuries and the agreement between sport exposures reported by the SMS messaging and follow-up telephone part of the SMS, Phone, and medical staff Examination (SPEx) sports injury surveillance system when compared to measures obtained by trained on-field observers and medical staff (comparison method). We followed 24 elite adolescent handball players over 12 consecutive weeks. Eighty-six injury registrations were obtained by the SPEx and comparison methods. Of them, 35 injury registrations (41%) were captured by SPEx only, 10 injury registrations (12%) by the comparison method only, and 41 injury registrations (48%) by both methods. Weekly exposure time differences (95% limits of agreement) between SPEx and the comparison method ranged from -4.2 to 6.3 hours (training) and -1.5 to 1.0 hours (match) with systematic differences being 1.1 hours (95% CI 0.7 to 1.4) and -0.2 (95% CI -0.3 to -0.2), respectively. These results support the ability of the SPEx system to measure training and match exposures and injury occurrence among young athletes. High weekly response proportions (mean 83%) indicate that SMS messaging can be used for player measures of injury consequences beyond time-loss from sport. However, this needs to be further evaluated in large-scale studies.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,298 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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