The knowledge and attitudes of field hockey athletes to injury, injury reporting and injury prevention: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Researchers have often struggled to successfully implement injury prevention strategies in real-world practice. This is despite such strategies proving successful in reducing overall injury incidence and burden. It has been hypothesised that this may be because the behavioural and contextual factors related to sports injury are not fully understood. Such factors stem from multiple key stakeholders, including the athlete. The primary aim of this study was to investigate athletes' knowledge and attitudes towards injury, injury reporting and prevention, as well as some of the barriers that may impact the future implementation of prevention strategies. DESIGN: Qualitative; with semi-structured interviews following an interpretivist approach. METHODS: Twenty-two field hockey athletes, playing in the top-tier Irish Hockey League were interviewed. Data were analysed using reflexive thematic analysis, with three general dimensions containing six higher-order themes. RESULTS: The findings highlighted that athletes have a varied understanding of injury, which tends to improve with experience. The reporting of injuries by athletes to members of the coaching staff was relatively poor. This may be due to limited resources and supports available to athletes which also cause challenges to injury prevention. CONCLUSIONS: Future injury prevention strategies in field hockey need to account for athletes' varied understanding of what constitutes an injury. Furthermore, policy changes to influence potential barriers to injury may assist in preventing or reducing the number of injuries being sustained by athletes.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».