488 FO06 – Are female athlete health needs being assessed and addressed in preparticipation examinations? A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Background Preparticipation examinations (PPEs) are routinely used to collect an athlete’s baseline health information prior to the start of a competitive season. However, a lack of female-specific health related questions could result in missed red flags and subsequent injury or illness. Objectives Design/Setting Five databases were searched; Embase, Scopus, CINAHL, Medline Ovid, SPORTDiscus. Studies with female athlete specific questionnaires/recommendations were included in the scoping review. Three reviewers independently screened titles and abstracts, followed by full text for eligibility and data extraction with conflicts being resolved by a third-party reviewer. Extracted data was grouped into pre-determined categories and mapped against current IOC extension health domains. Results 1351 studies were screened and 53 were deemed eligible and included. Thirty-five studies included relevant female-specific questions, and an additional 18 had recommendations and/or screening tools only. Of the female-specific questions, ass PPEs had questions related to menstrual health. Twenty-three (66%) had questions concerning disordered eating/eating habits. Twenty-five studies (71%) included questions on body weight/image, 15 (43%) referred to musculoskeletal/bone health and only three (9%) included questions surrounding mental health. Only seven (20%) had questions in four or more domains. Conclusions There is currently as gap in female specific health questions being included in PPEs which could have significant health and optimal participation implications. A more comprehensive, standardized PPE with the focus on inclusion of female specific questions and considerations should be developed to improve health and optimal participation of female athletes around the world
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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 | 0,022 | 0,117 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».