Predictors of concussion reporting intentions in adolescent hockey players
Notice bibliographique
Résumé
Young athletes who do not report a concussion injury are at greater risk for a prolonged recovery time and further neurocognitive impairments. Despite the seriousness of the issue and the scale of the problem, not enough is known about the behavioural underpinnings of concussion underreporting in minor athletes. This paper aims to apply the Knowledge, Attitude, and Behaviour (KAB) framework to the issue of injury reporting in adolescents, with the specific purpose of exploring to which degree concussion knowledge, concussion attitudes, and gender affect concussion reporting intentions of both male and female athletes. We recruited 97 young athletes between the ages of 14 and 19 (M = 16.22, SD = 11.06) from the Okanagan Hockey Academy (Canada) and employed a self-administered supervised survey approach to measuring the target variables. A hierarchical multiple regression was conducted, and consistent with the prior literature, females were more likely to report a sport-related concussion than males. It was further found that attitudes around concussions (i.e., taking concussions seriously) were significant predictors of concussion reporting intention. At the same time, there was no significant relationship between concussion knowledge and concussion reporting intention. These results highlight that knowledge about concussion symptoms is insufficient to warrant proper injury reporting. It will therefore be essential to work on changing the attitudes of young athletes regarding the significance of concussions to achieve meaningful behavioural change.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».