Canadian High School Rugby Coaches Readiness for an Injury Prevention Strategy Implementation: Evaluating a Train-the-Coach Workshop
Notice bibliographique
Résumé
Background: Canadian rugby coach injury prevention beliefs and attitudes have not been studied, yet are key to informing injury prevention strategy implementation. Despite neuromuscular training (NMT) warm-up success in reducing injury, adoption of these programs is variable. Therefore, objectives of this study included (1) describing Canadian youth rugby coach injury prevention beliefs and attitudes and current warm-up practices and (2) evaluating intention to use a rugby-specific NMT warm-up. Methods: High school rugby coaches completed a questionnaire before and after a rugby-specific NMT warm-up workshop. The pre-workshop questionnaire captured demographics, current warm-up practice, and NMT warm-up knowledge and use. Both questionnaires captured injury prevention beliefs, attitudes and behavioral intention. Results: Forty-eight coaches participated in the workshops. Pre-workshop, 27% of coaches were aware of NMT warm-ups. Coaches primarily included aerobic and stretching components, while balance components were not common in their warm-ups over the past year. Additionally, 92% of coaches agreed to some extent they would “complete a rugby-specific warm-up program prior to every game and training session this season.” Post-workshop, 86% of coaches agreed to some extent that they would use the program in every rugby session. No differences were observed between pre- and post-workshop intention to implement the warm-up ( p = 0.10). Interpretation: This is the first study to examine current Canadian youth rugby coach warm-up practices and intention to use NMT warm-ups. Canadian rugby coach intention to use a rugby-specific NMT warm-up is high, providing ample opportunity to investigate the efficacy of a NMT warm-up in youth rugby.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».