Implementation of Injury and Illness Surveillance Protocols in Varsity Athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and implement a prospective varsity athlete surveillance system to identify injury and illness trends in a multisport varsity-level university setting. DESIGN: Longitudinal prospective surveillance study. SETTING: Varsity-level sport program at the University of Guelph, Guelph, ON, Canada. PARTICIPANTS: Athletic therapists (ATs) (n = 35) from 17 varsity sports provided injury and illness information on 624 varsity-level athletes (381 men and 243 women) during the 2016/2017 competitive season. INTERVENTIONS: Team ATs reported athlete health complaints weekly. Athletes reported additional details on the injury or illness that was reported. MAIN OUTCOME MEASURES: The outcome measurements included when the injury or illness occurred, anatomical location, diagnosis, cause, perceived severity, treatment, estimated athlete exposure (AE) to training and competition, and time loss from sport. Measures were recorded from the teams' first competition through to the end the season and/or playoffs. RESULTS: Twenty-nine of 30 varsity sports teams participated in this injury and illness surveillance protocol. The compliance of team ATs and varsity athletes was 89% (men: 94%, women: 82%). The overall injury and illness rates were 5.5 injuries and 1.7 illnesses per 1000 AEs, respectively. Men's injury rates were greater than women's, and injury rates of contact sports were greater than noncontact sports. CONCLUSIONS: The utilization of a prospective injury and illness surveillance protocol in the Canadian University sport system is feasible with good athlete, AT, and coach acceptance. The surveillance data should inform future injury and illness prevention strategies.
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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 | 0,092 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».