Periodic health evaluation in Para athletes: a position statement based on expert consensus
Notice bibliographique
Résumé
Para athletes present a broad range of sports-related injuries and illnesses, frequently encountering barriers when accessing healthcare services. The periodic health evaluation (PHE) is a valuable tool for continuously monitoring athletes' health, screening for health conditions, assisting in the surveillance of health problems by establishing baseline information and identifying barriers to athlete's performance. This position statement aims to guide sports healthcare providers in the PHE for Para athletes across key impairment categories: intellectual, musculoskeletal, neurological and vision. A panel of 15 international experts, including epidemiologists, physiotherapists, optometrists and physicians with expertise in Para athlete health, convened via videoconferences to discuss the position statement's purpose, methods and themes. They formed working groups to address clinical, cardiorespiratory, neuromusculoskeletal, nutritional status, mental and sleep health, concussion and female Para athlete health assessment considerations. The PHE's effectiveness lies in its comprehensive approach. Health history review can provide insights into factors impacting Para athlete health, inform physical assessments and help healthcare providers understand each athlete's needs. During the PHE, considerations should encompass the specific requirements of the sport modality and the impairment itself. These evaluations can help mitigate the common tendency of Para athletes to under-report health issues. They also enable early interventions tailored to the athlete's health history. Moreover, the PHE serves as an opportunity to educate Para athletes on preventive strategies that can be integrated into their training routines, enhancing their performance and overall health. This position statement can potentially enhance clinical translation into practice and improve the healthcare quality for Para athletes.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».