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Enregistrement W2923207965 · doi:10.3928/19425864-20190214-01

Variability in the Identification and Reporting of Overuse Injuries Among Sports Injury Surveillance Data Collectors

2019· article· en· W2923207965 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAthletic Training & Sports Health Care · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueAthletic Training and Education
Établissements canadiensAthletic Edge Sports Medicine
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésInjury surveillanceMedicineInjury preventionPhysical therapyOccupational safety and healthCertificationHuman factors and ergonomicsMedical emergencyPoison controlPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study examined variability in identifying and reporting overuse injuries among Certified Athletic Trainers (ATs). METHODS: This cross-sectional study of ATs participating in the National Collegiate Athletic Association's Injury Surveillance Program, utilized a novel online-only survey, consisting of seven hypothetical clinical scenarios representing various clinical presentations including overuse and acute elements. Participants reported clinical opinions regarding the role overuse played in each scenario (major contributor, not a major contributor, not enough information) and probability (0-100%) of classifying each scenario as having an overuse injury mechanism, then completed open-ended questions addressing their decision-making process. RESULTS: 74 ATs (25%) completed the survey. Six of the seven scenarios generated discordance in responses among the participating ATs. Variability in AT decisions involved: the progression of injury, duration of symptoms, and activity at time of injury. CONCLUSION: Developing a formalized definition of overuse injury may improve consistency and standardize methods for identifying and reporting overuse injuries within injury research.

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.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,078
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,340 · 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