Sport Medicine Diagnostic Coding System (SMDCS) and the Orchard Sports Injury and Illness Classification System (OSIICS): revised 2020 consensus versions
Notice bibliographique
Résumé
Coding in sports medicine generally uses sports-specific coding systems rather than the International Classification of Diseases (ICD), because of superior applicability to the profile of injury and illness presentations in sport. New categories for coding were agreed on in the 'International Olympic Committee (IOC) consensus statement: Methods for recording and reporting of epidemiological data on injury and illness in sports 2020.' We explain the process for determining the new categories and update both the Sport Medicine Diagnostic Coding System (SMDCS) and the Orchard Sports Injury and Illness Classification System (OSIICS) with new versions that operationalise the new consensus categories. The author group included members from an expert group attending the IOC consensus conference. The primary authors of the SMDCS (WM) and OSIICS (JO) produced new versions that were then agreed on by the remaining authors using expert consensus methodology. The SMDCS and OSIICS systems have been adjusted and confirmed through a consensus process to align with the IOC consensus statement to facilitate translation between the two systems. Problematic areas for defining body part categories included the groin and ankle regions. For illness codes, in contrast to the ICD, we elected to have a taxonomy of 'organ system/region' (eg, cardiovascular and respiratory), followed by an 'aetiology/pathology' (eg, environmental, infectious disease and allergy). Companion data files have been produced that provide translations between the coding systems. The similar structure of coding underpinning the OSIICS and SMDCS systems aligns the new versions of these systems with the IOC consensus statement and also facilitates easier translation between the two systems. These coding systems are freely available to the sport and exercise research community.
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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 | 0,049 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,007 |
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 ».