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Enregistrement W4386846346 · doi:10.1186/s13102-023-00731-2

Athletes’ experiences of using a self-directed psychological support, the BAck iN the Game (BANG) smartphone application, during rehabilitation for return to sports following anterior cruciate ligament reconstruction

2023· article· en· W4386846346 sur OpenAlexaff
Magnus Ringberg, Ann Catrine Eldh, Clare L. Ardern, Joanna Kvist

Notice bibliographique

RevueBMC Sports Science Medicine and Rehabilitation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKnee injuries and reconstruction techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCentrum för idrottsforskningAmerican Orthopaedic Society for Sports MedicineLänsstyrelsen ÖstergötlandVetenskapsrådetLinköpings UniversitetForskningsrådet i Sydöstra Sverige
Mots-clésRehabilitationAnterior cruciate ligament reconstructionAthletesIntervention (counseling)Physical therapyPsychologyApplied psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicineAnterior cruciate ligamentPsychiatrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Following anterior cruciate ligament reconstruction (ACLR), many athletes do not return to their sport, often driven by concerns about re-injury. Psychological support strategies might help, but are not routinely included in rehabilitation after ACLR. The BAck iN the Game (BANG) intervention is a 24-week eHealth program delivered via smartphone application (app), beginning directly after ACLR, with a self-directed approach that aims to target the specific challenges athletes encounter in rehabilitation. AIM: To describe athletes' experiences of using the BANG app during rehabilitation, to support returning to sport following ACLR. METHOD: Participants were athletes, in contact and/or non-contact pivoting sports, who had ACLR with the goal to return to sports. Semi-structured, individual interviews were conducted 6-10 months after their ACLR; all had access to the BANG intervention. Verbatim transcripts were analysed with a qualitative content analysis. RESULTS: The 19 participants were 17-30 years, mean 21.6 years (SD 3.5); 7 men and 12 women. The analysis generated three main categories. (A) Interacting with the app illustrated how, when, or why the participants engaged with the app. The app was helpful because of its varying content, the notifications served as reminders and participants stopped using the app when no longer needing it. (B) Challenging experiences with the app illustrated that the app itself came with some difficulties e.g., content not appearing with the right timing and material not tailored to their sport. (C) Supportive experiences with the app reflected how the app facilitated the participants' rehabilitation progress; it included positive aspects of the app content and navigation, boosting their confidence to return to sport, and motivated them to continue with rehabilitation. CONCLUSION: The analysis of the interviews illustrates athletes' awareness in interacting with, and the challenging and supportive experiences of using the app. The BANG app might provide support for returning to sport, primarily psychological support, as an adjunct to regular physiotherapy-guided rehabilitation. Athletes' experiences of the BANG app could be improved by healthcare professionals providing additional advice about when to use which content and why. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov, NCT03959215. Registered 22 May 2019.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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