Standardising health history and injury surveillance of participants in endurance events: a modified Delphi consensus statement from the AMSSM runner health consortium
Notice bibliographique
Résumé
Endurance events are popular worldwide and have many health benefits. However, runners and Para athletes may sustain musculoskeletal injuries or experience other health consequences from endurance events. The American Medical Society for Sports Medicine (AMSSM) Runner Health Consortium aimed to generate consensus-based survey items for use in prospective research to identify risk factors for injuries in runners and Para athletes training and competing in endurance events. The study design employed a modified Delphi approach, with a panel comprising 28 experts, including healthcare professionals, coaches, and athletes. Potential survey items were generated by panel members who subsequently engaged in three rounds of voting using Research Electronic Data Capture. Items were graded by clarity, relevance, and importance. Items achieving 80% consensus on all three aspects were retained. The response rate was 100% in R round 1 and 96% in Rrounds 2 and 3. Of 124 initial survey items, consensus was reached on 53, 34 and 22 items during Rrounds 1, 2, and 3, respectively. Two accepted items were removed due to redundancy. Combined with 10 non-voting items, 117 items covered key domains, including training and injury history, dietary behaviours and associated factors (such as menstrual function), footwear, mental health, and specific considerations for Para athletes. The consensus-based survey items should be considered by researchers to better understand the health of runners and Para athletes who train and compete in endurance sports to identify risk factors for injury.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,278 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».