Barriers and Facilitators of Research in Pediatric Sports Medicine Practitioners: A Survey of the PRiSM Society
Notice bibliographique
Résumé
Background: Barriers and facilitators to research in sports medicine (SM) by physicians and allied health (AH) professions such as physical therapists and athletic trainers are understudied. The purpose of this research was to examine and compare research barriers, facilitators, and other research related facets including interests, comfort, knowledge, and resources among SM physicians and AH practitioners. Study Design: Cross-sectional survey. Methods: The survey was sent to Pediatric Research in Sports Medicine (PRiSM) members. The survey was designed to ask respondents to identify their top barrier and facilitator to conducting research. Research interest (binary), self-rated comfort reading research articles (0-100 scale), self-rated knowledge conducting research independently (0-100 scale), and available research resources were evaluated. Descriptive statistics, chi-square, and t-tests were used to compare the responses between SM physicians and AH practitioners. The value of p<0.05 was set as a statistically significant criterion. Results: The response rate was 35.7% (N=100). For both SM physicians and AH practitioners, the greatest research barrier was a lack of time. However, the leading research facilitators differed in the two professions. The top research facilitator for SM physicians was availability of research personnel, while availability of research mentoring was selected as a prime facilitator by AH practitioners. There were no differences in research interest between SM physicians (87.0%) and AH practitioners (95.5%, p=0.267). However, self-rated comfort reading research articles was higher in SM physicians (75.6±20.6) than AH practitioners (60.6±28.3, p=0.018). There were no differences in self-rated knowledge conducting research independently between SM physicians (70.2±18.6) and AH practitioners (63.4±24.6, p=0.163). Conclusion: Lack of time was the top research barrier for both SM physicians and AH practitioners. Regarding research facilitators, having available time was the main facilitator for SM physicians while availability of mentoring was the leading facilitator in AH practitioners. Level of Evidence: 3.
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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 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».