Circus-specific extension of the International Olympic Committee 2020 consensus statement: methods for recording and reporting of epidemiological data on injury and illness in sport
Notice bibliographique
Résumé
Indepth knowledge of injury and illness epidemiology in circus arts is lacking. Comparing results across studies is difficult due to inconsistent methods and definitions. In 2020, the International Olympic Committee (IOC) consensus group proposed a standard method for recording and reporting epidemiological data on injuries and illnesses in sports and stated that sport-specific extension statements are needed to capture the context of each sport. This is the circus-specific extension to be used with the IOC consensus statement. International circus arts researchers in injury and illness epidemiology and performing arts medicine formed a consensus working group. Consensus statement development included a review of literature, creation of an initial draft by the working group, feedback from external reviewers, integration of feedback into the second draft and a consensus on the final document. This consensus statement contains circus-specific information on (1) injury definitions and characteristics; (2) measures of severity and exposure, with recommendations for calculating the incidence and prevalence; (3) a healthcare practitioner report form ; (4) a self-report form capturing health complaints with training and performance exposure ; and (5) a demographic , health history and circus experience intake questionnaire . This guideline facilitates comparing results across studies and enables combining data sets on injuries in circus arts. This guideline informs circus-specific injury prevention, rehabilitation, and risk management to improve the performance and health of circus artists.
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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 | 0,253 | 0,470 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,013 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».