A pragmatic strength and conditioning intervention for firefighters: Feasibility of the Tactical Athlete Resilience Program (TARP)
Notice bibliographique
Résumé
ISSUE ADDRESSED: Firefighting is physically and mentally taxing and recruits are expected to have optimal health and fitness. However, physical fitness tends to decline following initial training, placing firefighters at an increased risk for stress and injury. Efforts are needed to engage and support firefighters in maintaining adequate health and fitness to withstand the rigorous demands of their occupation. This study examined the feasibility of TARP, a pragmatic strength and conditioning intervention for metropolitan-based firefighters, delivered in collaboration with a professional National Rugby League club. METHODS: A mixed-methods approach was utilised to examine program implementation, recruitment and sample characteristics, intervention satisfaction and acceptability, and participants' response to the intervention. Evaluation measures included field notes taken during steering committee meetings, participant flow data, baseline and follow-up outcome measures, self-report questionnaires, and telephone interviews with a sample of participants. RESULTS: . Program satisfaction was high (95% very satisfied or somewhat satisfied) among program completers (42% retention). Key strengths of the program included delivery through the professional sports club, quality of facilities and equipment, and scheduling flexibility. Future programs should consider incorporating education or training to support behaviour change maintenance and strategies to retain participants at follow-up. CONCLUSIONS: Results provide valuable insights into the design and delivery of interventions for firefighters and demonstrate the importance of strong partnerships between community stakeholders.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».