What impact have the IOC medical consensus statements made on athlete health? A survey of medical commissions from National Olympic/Paralympic Committees and International Sports Federations
Notice bibliographique
Résumé
Background: The International Olympic Committee (IOC) Medical and Scientific Commission has supported collating and sharing evidence globally by developing sports medicine consensus statements ('Statements''). Publishing the Statements requires substantial resources that must be balanced by use and impact on policy and practice. This study aimed to gain a better understanding of awareness and uptake of the Statements globally through a survey of the National Olympic Committees (NOC), National Paralympic Committees (NPC) and International Federations (IF). Method: A cross-sectional survey of medical commission representatives from NOCs/NPCs/IFs. A structured questionnaire was distributed through the IOC head office, informed by prior research. Questions comprised a mix of closed and open-text responses with results presented descriptively by organisation type and total. Results: 55 responses were included: 29 (52%) from NOC/NPC representatives (response rate 14%) and 26 (47%) from IF representatives (response rate 63%). All Statements had been used by at least one respondent, with the Statement addressing concussion ranked highest (used by 33/55). The main barriers to use were financial limitations (n=21), club/sport culture and behaviours (n=19) and lack of understanding from coaches/team sport personnel (n=19). Participants believed the Statements were a successful strategy for improving athlete health (n=39/51 agree or strongly agree). Conclusion: There was clear support for the continued development of sports medicine guidance, including in the format of these Statements. To ensure Statements lead to demonstrable health benefits for athletes, input from athletes, coaches and supporting staff is needed, as well as clearer identification of the purpose and audience of each topic developed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,010 | 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 tête enseignante, 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 ».