Hard-Headed Decisions: Intrapersonal Factors Underlying Concussion Reporting in University Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Most of the research investigating sports concussion (SC) disclosure has been conducted using questionnaires with a pre-determined set of questions. Hence, significant gaps remain in our understanding of which factors weight in the decision-making process underlying SC disclosure and how they contribute to it. This present study aims to fill some of these gaps using qualitative methods to identify intrapersonal determinants of SC disclosure and describe their influence on an athlete's decision-making process. Our results are based on in-depth, semistructured interviews (range, 56-79 min; total = 587 min) with 9 university athletes (5 females, 4 males) from three team sports (soccer, rugby, and cheerleading). Using constant comparative analysis guided by Straussian grounded theory, we identified 13 concepts, across three major intrapersonal categories (i.e., attitudes and behaviors; concussion knowledge; and subjective evaluation of the concussion), contributing to SC disclosure, including novel determinants such as prioritization of athletic versus intellectual activities and maturity level. Our results suggest that a comparison between experiential knowledge and severity of the injury plays a major role in determining an athlete's disclosure behaviors. Athletes with a history of concussion seem to adopt a non-disclosure default strategy and are inclined to disclose their concussion symptoms only if they judge their current concussion to be worse than their previous most severe injury. Other concepts identified appear to contribute to the decisional process by modulating the adoption of this non-disclosure default strategy. Our work highlights the benefits and necessity of using qualitative methods to study the decision-making process underlying concussion disclosure.
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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 | 0,006 | 0,038 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».