Chiropractic Care in a Multidisciplinary Sports Health Care Environment: A Survey of Canadian National Team Athletes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to describe the utilization of health team practitioners among national-level athletes and report their injury profile as well as access to and knowledge of chiropractic care. METHODS: This study was a retrospective analysis of non-identifiable, cross-sectional survey data that were previously collected from members of the AthletesCAN organization who voluntarily completed a web-based, bilingual survey in July or August 2017. The sport of the athlete, number of years on a national team, number and type of injuries, health care practitioners visited, and specific details on chiropractic care were collected. Descriptive statistics were performed to summarize the responses in terms of frequencies and percentages. RESULTS: There was an 11% response rate (198/1733), with 67 unique sports identified (21 winter sports [50 athletes] and 46 summer sports [148 athletes]). Athletics and swimming were the sports with the most respondents. Fewer than half (43.9%) of the 198 respondents were members of AthletesCAN for 2 to 5 years. Seventy percent reported 1 to 5 injuries over their career, with ankle, low back, and shoulder the most likely body parts affected. A majority of athletes (93.4%) reported visiting multiple practitioners, including medical physicians, physiotherapists, athletic therapists, massage therapists, and chiropractors. Two-thirds (67%) of athletes sought chiropractic treatment, most typically for neck or back pain (81.3%), despite nearly half (45.7%) being unsure about access to chiropractic care. CONCLUSION: This sample of Canadian national team athletes who experience an injury may seek care from multiple types of health care providers and include chiropractic as part of their approach to health care.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».