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Enregistrement W4223611013 · doi:10.1186/s40798-022-00440-z

A Framework for Clinicians to Improve the Decision-Making Process in Return to Sport

2022· review· en· W4223611013 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSports Medicine - Open · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesVictoria University
Mots-clésReturn to sportProcess (computing)Decision-makingProcess managementComputer sciencePsychologyMedicineOperations managementBusinessAthletesPhysical therapyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Return-to-sport (RTS) decisions are critical to clinical sports medicine and are often characterised by uncertainties, such as re-injury risk, time pressure induced by competition schedule and social stress from coaches, families and supporters. RTS decisions have implications not only for the health and performance of an athlete, but also the sports organisation. RTS decision-making is a complex process, which relies on evaluating multiple biopsychosocial factors, and is influenced by contextual factors. In this narrative review, we outline how RTS decision-making of clinicians could be evaluated from a decision analysis perspective. To begin with, the RTS decision could be explained as a sequence of steps, with a decision basis as the core component. We first elucidate the methodological considerations in gathering information from RTS tests. Second, we identify how decision-making frameworks have evolved and adapt decision-making theories to the RTS context. Third, we discuss the preferences and perspectives of the athlete, performance coach and manager. We conclude by proposing a framework for clinicians to improve the quality of RTS decisions and make recommendations for daily practice and research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,417 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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