“There's definitely something wrong but we just don't know what it is”: A qualitative study exploring rowers' understanding of low back pain
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Low back pain is highly prevalent in rowing and can be associated with significant disability and premature retirement. A previous qualitative study in rowers revealed a culture of concealment of pain and injury due to fear of judgement by coaches or teammates. The aim of this study was to explore rowers' perspectives in relation to diagnosis, contributory factors, and management of low back pain. DESIGN: Qualitative secondary analysis. METHODS: We conducted a secondary analysis of interview data previously collected from 25 rowers (12 in Australia and 13 in Ireland). A reflexive thematic analysis approach was used. RESULTS: We identified three themes: 1) Rowers attribute low back pain to structural/physical factors. Most rowers referred to structural pathologies or physical impairments when asked about their diagnosis. Some participants were reassured if imaging results helped to explain their pain, but others were frustrated if findings on imaging did not correlate with their symptoms. 2) Rowing is viewed as a risky sport for low back pain. Risk factors proposed by the rowers were primarily physical and included ergometer training, individual technique, and repetitive loading. 3) Rowers focus on physical strategies for the management and prevention of low back pain. In particular, rowers considered stretching and core-strengthening exercise to be important components of treatment. CONCLUSIONS: Rowers' understanding of low back pain was predominantly biomedical and focused on physical impairments. Further education of rowers, coaches and healthcare professionals in relation to the contribution of psychosocial factors may be helpful for rowers experiencing low back pain.
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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 | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,011 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».