Youth Injury Knowledge and Beliefs following Neuromuscular Training Warm-up Implementation in Schools
Notice bibliographique
Résumé
Neuromuscular training warm-up programs can reduce injury rates in youth sports, but they often have poor uptake and adherence. Delivering such programs in school physical education classes may provide greater public health benefit, particularly if they promote improved injury knowledge and prevention beliefs amongst students. The purpose of this secondary analysis of a large cluster-randomized controlled trial was to understand how students' (age 11-15 years) knowledge and beliefs change after exposure to an evidence-informed neuromuscular training warm-up program. Six schools delivered the program for a 12-week period in the initial study year (n=566) and two continued to use it in a subsequent "maintenance" year (n=255). Students completed a knowledge and beliefs questionnaire at baseline, 6-week, and 12-week timepoints. Knowledge scores ranged from 7/10 to 8/10 at all timepoints and students generally believed that injuries are preventable. On average, there was less than a one-point change in knowledge between timepoints and there was no change in the median belief scores. There were no meaningful differences between sexes, grades, or previous injury. These findings highlight that knowledge and beliefs are unlikely to change passively through program exposure. More active strategies are needed to improve injury prevention perceptions in this population.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».