Winning at all costs: a review of risk-taking behaviour and sporting injury from an occupational safety and health perspective
Notice bibliographique
Résumé
Professional athletes involved in high-performance sport are at a high injury risk, which may lead to long-term health consequences. Professional athletes often expose themselves to risky behaviours, resulting in a higher acceptance level of occupational risk compared to other occupations. To date, many studies have focused on elite athletes' specific injury prevention techniques. The objective of this narrative review is to (1) summarise elite athletes' attitudes towards important occupational safety and health (OSH) practices, including injury reporting, medicine usage and personal protective equipment (PPE) usage, and (2) explore factors that may influence elite athletes' injury awareness. If injury awareness were given a similar weighting in elite sports as in any other highly physical occupation, the potential benefits to elite athletes and their long-term health could be highly significant. This review identifies that most elite athletes are not aware that sporting injuries are occupational injuries requiring behaviours determined by OSH rules. All the 39 studies identified met the moderate methodological quality criteria according to the Mixed Methods Appraisal Tool (MMAT). The factors impeding athletes' injury awareness from achieving occupational health standards are discussed from three safety management perspectives: organisational, societal and individual. This review contributes to a better understanding of how to build a positive safety culture, one that could reduce elite athletes' injury rate and improve their long-term wellbeing. Further research is required to develop a quantitative measurement instrument to evaluate occupational health awareness in the sport context. Based on the papers reviewed, the study population was categorised as elite, professional, high-performance amateur and student-athletes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».