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Enregistrement W4238487025 · doi:10.1177/2325967120902908

International Olympic Committee Consensus Statement: Methods for Recording and Reporting of Epidemiological Data on Injury and Illness in Sports 2020 (Including the STROBE Extension for Sports Injury and Illness Surveillance (STROBE-SIIS))

2020· article· en· W4238487025 sur OpenAlexfundno aff
Roald Bahr, Ben Clarsen, Wayne Derman, Jiří Dvořák, Carolyn A. Emery, Caroline F. Finch, Martin Hägglund, Astrid Junge, Simon Kemp, Karim M. Khan, Stephen W. Marshall, Willem Meeuwisse, Margo Mountjoy, John Orchard, Babette M Pluim, Kenneth L. Quarrie, Bruce Reider, Martin Schwellnus, Torbjørn Soligard, Keith Stokes, Toomas Timpka, Evert Verhagen, Abhinav Bindra, Richard Budgett, Lars Engebretsen, Uğur Erdener, Karim Chamari

Notice bibliographique

RevueOrthopaedic Journal of Sports Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorwegian Institute of Public HealthFaculty of Medicine and Health, University of SydneyInjury Prevention Research CenterCumming School of Medicine, University of CalgaryNorges IdrettshøgskoleAuckland University of Technology, New ZealandMcMaster UniversityAspetar Orthopaedic and Sports Medicine HospitalInternational Olympic CommitteeUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversiteit StellenboschLondon School of Hygiene and Tropical MedicineEdith Cowan University
Mots-clésStrengthening the reporting of observational studies in epidemiologyMedicineGuidelineChecklistEpidemiologyConsistency (knowledge bases)Observational studyPopulationFamily medicineEnvironmental healthPathologyPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Injury and illness surveillance, and epidemiological studies, are fundamental elements of concerted efforts to protect the health of the athlete. To encourage consistency in the definitions and methodology used, and to enable data across studies to be compared, research groups have published 11 sport- or setting-specific consensus statements on sports injury (and, eventually, illnesses) epidemiology to date. Objective: To further strengthen consistency in data collection, injury definitions, and research reporting through an updated set of recommendations for sports injury and illness studies, including a new Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) checklist extension. Study Design: Consensus statement of the International Olympic Committee (IOC). Methods: The IOC invited a working group of international experts to review relevant literature and provide recommendations. The procedure included an open online survey, several stages of text drafting and consultation by working groups, and a 3-day consensus meeting in October 2019. Results: This statement includes recommendations for data collection and research reporting covering key components: defining and classifying health problems, severity of health problems, capturing and reporting athlete exposure, expressing risk, burden of health problems, study population characteristics, and data collection methods. Based on these, we also developed a new reporting guideline as a STROBE extension—the STROBE Sports Injury and Illness Surveillance (STROBE-SIIS). Conclusion: The IOC encourages ongoing in- and out-of-competition surveillance programs and studies to describe injury and illness trends and patterns, understand their causes, and develop measures to protect the health of the athlete. The implementation of the methods outlined in this statement will advance consistency in data collection and research reporting.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,531
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,623
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,469
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5310,623
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,017
Bibliométrie0,0250,020
Études des sciences et des technologies0,0060,009
Communication savante0,0170,007
Science ouverte0,0150,015
Intégrité de la recherche0,0180,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,013

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,321 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations328
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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