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Enregistrement W4361228625 · doi:10.2147/jpr.s396054

Longitudinal Validation of a Specific Measure of Fear Avoidance in Athletes: Predicting Time from Injury to Return to Sports Competition

2023· article· en· W4361228625 sur OpenAlexaff
Noémie Tito, Erica Porter, Tristan Castonguay, Geoffrey Dover

Notice bibliographique

RevueJournal of Pain Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSport Psychology and Performance
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAthletesMedicinePsychosocialRehabilitationPredictive validityPhysical therapyPopulationClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: We developed the Athlete Fear Avoidance Questionnaire (AFAQ) to measure fear avoidance in athletes. Previous fear avoidance scales were developed for the general population and have demonstrated significant predictive capabilities regarding rehabilitation. No research to date has examined the association between athlete fear avoidance as measured by the AFAQ and the rehabilitation time in athletes. Patients and Methods: Fifty-nine athletes who were injured during sport season participated in the study (40 males and 19 females). At injury onset, all participants completed self-report functional questionnaires. In addition, we measured multiple aspects of fear avoidance including athlete fear avoidance (AFAQ), kinesiophobia (TSK), and pain catastrophizing (PCS). Finally, we assessed pain severity and interference, as well as depression. Once the athletes were able to return to competition all participants answered the questionnaires again. Pearson correlations and a regression analysis were used to identify relationships between function, psychological variables, pain, and return to competition time. Results: The AFAQ yielded the strongest correlation with return to competition time ( r =0.544, p < 0.001). In addition, function at initial injury time and pain interference were also significantly correlated with return to competition time ( r =0.442, p < 0.001 and r =0.356, p =0.006 respectively). Athlete fear-avoidance combined with function at the time of injury explained 34% of the variance of return to competition time in the multivariate regression model ( p < 0.001). Conclusion: Athlete fear-avoidance as measured by the AFAQ is associated with rehabilitation time and returning to competition in injured athletes. Psychosocial factors including athlete fear avoidance may explain why some athletes take longer to rehabilitate than others and should be evaluated in athletes who are taking longer than anticipated to complete their rehabilitation. Reducing athlete fear avoidance may facilitate rehabilitation in future studies. Keywords: catastrophizing, kinesiophobia, psychosocial factors, rehabilitation

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,096
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,313 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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