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Enregistrement W2783151614 · doi:10.2196/resprot.8770

A Tailored Web-based Advice Tool for Skiers and Snowboarders: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2018· article· en· W2783151614 sur OpenAlexvenueno aff
Ellen Kemler, Vincent Gouttebarge

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesZonMw
Mots-clésRandomized controlled trialProtocol (science)Advice (programming)Physical therapyComputer scienceMedicineWorld Wide WebAlternative medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Being active in sports has many positive health effects. The direct effects of engaging in regular physical activity are particularly apparent in the prevention of several chronic diseases, including cardiovascular disease, diabetes, cancer, hypertension, obesity, depression, and osteoporosis. Besides the beneficial health effects of being active, sports participation is unfortunately also associated with a risk of injuries. In the case of many sports injuries (eg, winter sports) preventive measures are not compulsory, which means that a behavioral change in sports participants is necessary to increase the use of effective measures, and subsequently prevent or reduce injuries in sports. OBJECTIVE: The evidence-based Wintersportklaar online intervention has been developed to stimulate injury preventive behavior among skiers and snowboarders. In this article, the design of the effectiveness study will be described. METHODS: A randomized controlled trial with a follow-up period of four months during the winter sport season will be conducted. The participants consist of inexperienced skiers and snowboarders. At baseline, skiers and snowboarders in the intervention and control groups are asked to report the injury preventive measures they usually take during their preparation for their winter sport holiday. One and three months after baseline, skiers and snowboarders are asked to report retrospectively in detail what measures they took regarding injury prevention during their current winter sport preparation and winter sport holiday. Descriptive analyses (mean, standard deviation, frequency, range) are conducted for the different baseline variables in both study groups. To evaluate the success of the randomization, baseline values are analyzed for differences between the intervention and control groups (chi square, independent T tests and/or Mann-Whitney test). Chi square tests and/or logistic regression analyses are used to analyze behavioral change according to the intention to treat principle (as initially assigned). RESULTS: The project was funded in 2016 and enrolment was completed in 2017. Data analysis is currently under way and the first results are expected to be submitted for publication in 2018. CONCLUSIONS: To combat the negative side effects of sports participation, the use of injury preventive measures is desirable. As the use of injury prevention is usually not compulsory in skiing and snowboarding, a behavioral change is necessary to increase the use of effective injury preventive measures in winter sports. TRIAL REGISTRATION: Dutch Trial Registry NTR6233; http://www.trialregister.nl/trialreg/admin/rctview.asp?TC=6233 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6wXZPzjUi).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,104
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,424 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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