The Effect of Injury Definition and Surveillance Methodology on Measures of Injury Occurrence and Burden in Elite Volleyball
Notice bibliographique
Résumé
A time-loss injury definition continues to be the most widely used injury definition despite evidence that it fails to accurately capture overuse injuries. An overuse injury questionnaire, using an "all complaints" definition has been created to address the limitation of a time-loss definition. The main aim of this work was to determine the effect that injury definition and registration methodology has on the collection of knee injuries among elite level volleyball players. To reach this goal, seventy-two volleyball players were prospectively followed over 32-weeks. Time-loss injuries were captured using an individual injury report form (IIRF). Study participants completed an overuse injury questionnaire (mOIQ) via a weekly short message service (SMS). The IIRF captured 15 time-loss knee injuries in 72 study participants (20%). Based on the mOIQ, 84.7% of participants reported having a knee problem and 66.7% sustained a substantial knee problem. All IIRF knee injuries captured were also registered by the mOIQ. Agreement on the specific diagnosis occurred for 66.7% of injuries resulting in a moderate Kappa score of 0.51. In conclusion, an overuse injury questionnaire provided a greater understanding of the magnitude and burden of knee injuries in this population.
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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 | 0,199 | 0,324 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».