Women in university hockey demonstrate knowledge discordant with attitudes regarding concussions
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the knowledge and attitudes about sport-related concussion among university athletes. Design Cross-sectional study. Setting Validated survey instrument. Subjects Seventy-two university soccer, hockey, and basketball athletes (28 males, 44 females). Main outcome measures Total athlete knowledge scores and attitude scores were measured and average scores were also determined for each sport, sex, and combinations of sport and sex. Results The average athlete knowledge total score was 28.9 ± 2.8 ( SD ) out of a possible 35, and the average attitude total score was 76.4 ± 11.8 ( SD ) out of a possible 98. Correlations between athlete knowledge scores and athlete attitude scores were positive in the all male athlete sample ( r = 0.09, n = 28, p = .65). The same correlation in the all female athlete sample was negative ( r = −.33, n = 44, p < .05). Sixteen athletes suffered a total of 21 concussions in the 2015–2016 playing season. Conclusions The present sample of university athletes have higher knowledge scores but poorer attitude about concussions. Knowledge regarding concussion did not translate into improved attitudes particularly for female hockey athletes. Coaches should consider concussion education focused on communicating facts, as well as contextual interventions and practical athlete responses to injury. Interventions should consider the differences between male and female athlete reporting tendencies in this demographic. Appropriate detection and reporting systems may help to overcome poor reporting behaviors.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».