Practitioner perspectives of athlete recovery in paralympic sport
Notice bibliographique
Résumé
Athlete health and sport performance research for athletes with disabilities has increased substantially over the years as the level of competition and intensity in Paralympic sport has grown. However, relative to able-bodied sport, there remains some key areas of parasport research which are distinctly lacking. Athlete recovery, as a counterbalance to training stress and an important factor in preventing adverse health consequences such as illness and injury, is one of these understudied areas for elite para-athletes. Thus, the purpose of this descriptive qualitative study was to understand factors impacting recovery among Paralympic athletes, based on practitioner perspectives, with the aim of providing insightful guidance for applied practice. Semi-structured interviews were conducted with 15 North American sport practitioners who worked with elite para-athletes. Through thematic analysis, five main themes about optimizing athlete recovery in various populations of para-athletes were developed: a) prioritize the simple concepts, b) get to know the whole athlete, c) experience matters, d) musculoskeletal factors, and e) non-training load. Collectively, these results highlight how humanistic approaches to care, augmented by individual athlete expertise, extensive education, and a consideration of fundamental lifestyle factors is exceedingly important for para-athlete recovery. This study further describes that the approach to recovery among para-athletes, a diverse population, is uniquely complex from that of able-bodied sport and warrants scholarly attention.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,008 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 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 ».