International Olympic Committee consensus statement: methods for recording and reporting of epidemiological data on injury and illness in sport 2020 (including STROBE Extension for Sport Injury and Illness Surveillance (STROBE-SIIS))
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injury and illness surveillance, and epidemiological studies, are fundamental elements of concerted efforts to protect the health of the athlete. To encourage consistency in the definitions and methodology used, and to enable data across studies to be compared, research groups have published 11 sport- or setting-specific consensus statements on sports injury (and, eventually, illnesses) epidemiology to date. OBJECTIVE: To further strengthen consistency in data collection, injury definitions, and research reporting through an updated set of recommendations for sports injury and illness studies, including a new Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) checklist extension. STUDY DESIGN: Consensus statement of the International Olympic Committee (IOC). METHODS: The IOC invited a working group of international experts to review relevant literature and provide recommendations. The procedure included an open online survey, several stages of text drafting and consultation by working groups, and a 3-day consensus meeting in October 2019. RESULTS: This statement includes recommendations for data collection and research reporting covering key components: defining and classifying health problems, severity of health problems, capturing and reporting athlete exposure, expressing risk, burden of health problems, study population characteristics, and data collection methods. Based on these, we also developed a new reporting guideline as a STROBE extension-the STROBE Sports Injury and Illness Surveillance (STROBE-SIIS). CONCLUSION: The IOC encourages ongoing in- and out-of-competition surveillance programs and studies to describe injury and illness trends and patterns, understand their causes, and develop measures to protect the health of the athlete. The implementation of the methods outlined in this statement will advance consistency in data collection and research reporting.
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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 | 0,012 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle