Para sport translation of the IOC consensus on recording and reporting of data for injury and illness in sport
Notice bibliographique
Résumé
In 2020, the IOC proposed a universal methodology for the recording and reporting of data for injury and illness in sport. Para sport is played by individuals with impairment, and they have a unique set of considerations not captured by these recommendations. Therefore, the aim of this addendum to IOC consensus statement was to guide the Para sport researcher through the complexities and nuances that should be taken into consideration when collecting, registering, reporting and interpreting data regarding Para athlete health. To develop this translation, experts in the field of Para sports medicine and epidemiology conducted a formal consensus development process, which began in March 2020 with the formation of a consensus group that worked over eight phases, incorporating three virtual consensus meetings to finalise the translation. This translation is consistent with the IOC consensus statement, yet provides more detailed Para athlete specific definitions and recommendations on study population, specifically, diagnostic and eligible impairment categorisation and recording of adaptive equipment, and defining and classifying health problems in the context of Para sport. Additionally, recommendations and Para athlete specific examples are described with regards to injury mechanism, mode of onset, injury and illness classification, duration, capturing and reporting exposure and risk. Finally, methods and considerations are provided to cater to the varied needs of athletes with impairment with respect to data collection tools. This harmonisation will allow the science to develop and facilitate a more accurate understanding of injury and illness patterns for tailoring evidence-informed prevention programmes and enabling better planning of medical services for Para sport events.
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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 | 0,239 | 0,459 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,017 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,009 |
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 ».