UNDERSTANDING HOW CLINICIANS AND ATHLETES MAKE RETURN TO PLAY DECISIONS – TOWARDS PREVENTING RE INJURIES
Notice bibliographique
Résumé
Background Clinicians and athletes do not always agree when return to play (RTP) is advisable. A better understanding of how RTP decisions are made could help prevent re injury. Objective To describe and compare risk assessments from sport medicine physicians, physiotherapists and athletes during routine care of injured athletes, and to elicit if there were factors that influenced their risk tolerance. Design Feasibility study to establish this method of examining the way athletes and clinicians make RTP decisions. Setting Specialized orthopedic and sports medicine hospital in Doha, Qatar. Patients We recruited the physician, the physiotherapist, and the athlete they were caring for (“triplet”) to participate. Triplets were recruited from an acute groin injury study and an acute hamstring injury study. Of the 15 athletes approached, 5 were excluded because we obtained risk estimates from only 1 stakeholder. Of the remaining 10 cases, we obtained risk estimates from 7 triplets and 3 doublets. Outcome measures Participants provided their own estimated probability distribution for risk of re-injury within the subsequent 2 months after RTP, based on the available knowledge. In addition, we asked participants about factors that influenced their risk tolerance for the particular case. Results The figure shows the risk estimations in 2 of the 10 cases, illustrating that there were clear and considerable differences in risk estimates. Figure 1 Factors that modified risk tolerance in at least three participants were “timing and season”, “pressure from athlete” and “external pressure”. Overall, risk modifiers influenced the decision in 13 of 27 possible cases. Conclusion Clinicians and athletes with access to the same information can have considerably different estimates for the risk of reinjury. Risk tolerance in the real world is sometimes modified by external factors.
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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 | 0,024 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».