RETURN-TO-PLAY FOLLOWING INJURY: WHOSE DECISION SHOULD IT BE?
Notice bibliographique
Résumé
Background Return-to-play (RTP) decision-making is required for every injured athlete. However, conflict can and often does emerge between sport medicine clinicians, athletes, coaches and sport associations when engaging in recommended shared decision making processes. Objective This study explores differences in professionals' opinion about which criteria should be used for RTP decisions, and who is best able to evaluate them. Design Cross-sectional survey. Setting Canada. Participants Canadian sport medicine physicians, physiotherapists, athletic therapists, chiropractors, massage therapists, athletes, coaches and representatives from the Canadian Olympic Committee, Canada Games, and Canadian Soccer Association. Risk factor assessment None. Main outcome measurements Descriptive analysis of a 10-min online survey that asked respondents to rate criteria as mandatory to irrelevant on a 5-point Likert scale, and to indicate which profession was best able to evaluate the criteria. Results In general, medical doctors, physiotherapists and athletic therapists were considered best able to assess factors related to risk of injury and complications from injury. Each clinician group (except sport massage therapists) generally believed their own profession has the best capacity to evaluate the criteria. Athletes, coaches and sport associations were considered to have the best capacity to assess factors related to competition (desire, psychological and financial impact, and loss of competitive standing). There remained considerable heterogeneity both between and within stakeholder groups. Conclusions We found that differences in approach to RTP decisions were generally greater within stakeholder groups compared to between stakeholder groups. If shared decision making is to become the norm in clinical sport medicine, we will need to begin a more fulsome discussion on which discrepancies can be addressed by education and research, and which simply reflect the divergence of values among different individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».