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Enregistrement W4409479834 · doi:10.1016/j.jsams.2025.04.002

Disclosure of possible concussions in National Rugby League Women's Premiership players

2025· article· en· W4409479834 sur OpenAlexaff
Shreya McLeod, Kathryn Dane, Daniel Tadmor, Ben Jones, Lee J, Grant L. Iverson, Andrew J. Gardner

Notice bibliographique

RevueJournal of science and medicine in sport · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesImPACT ApplicationsNational Rugby League
Mots-clésLeagueAthletesPhysical therapyMedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study investigated the disclosure and reasons for non-disclosure of possible concussions and their symptoms in National Rugby League Women's (NRLW) Premiership players in Australia. DESIGN: Cross sectional survey. METHODS: During the 2022 NRLW season, NRLW players were invited to participate in a voluntary, anonymous, online survey exploring (i) player demographics, (ii) rugby playing history, (iii) concussion disclosure, and (iv) instances of, and reasons for, non-disclosure of possible concussions to medical staff during the past two seasons. Logistic regression analyses were used to identify reasons for non-disclosure of possible concussions in NRLW players. RESULTS: Of the 132 eligible participants, 86 players responded to the survey and 63 % (n = 54/86) reported that they always disclosed a possible concussion during the past two seasons. A substantial number of NRLW players surveyed (n = 32/86, 37 %) did not disclose a possible concussion to their team or medical staff on one or more occasions. Sixty-three players (73 %) always reported symptoms during a medical assessment. Twenty-three players (27 %) did not disclose their symptoms during a medical assessment, primarily during or after a game or training session (n = 12/23, 52 %). Of the players who did not disclose their possible concussion symptoms, the two main reasons for non-disclosure were 'not wanting to be ruled out of the game or training session' (n = 8/23,35 %) and not being 'sure if the symptoms were related to concussion' (n = 8/23, 35 %). Most surveyed players (n = 74/86, 86 %) reported attending mandatory concussion education sessions at their respective clubs. CONCLUSION: We found high rates of non-disclosure amongst NRLW players, which is inconsistent with previous research suggesting that women are more aware of their symptoms than men and more likely to disclose their concussions. Not wanting to be ruled out of the game or training session and being unsure if the symptoms were related to concussion were the two most common reasons for nondisclosure. Concussion education initiatives could promote a supportive culture fostering disclosure amongst all stakeholders to ensure optimal player welfare.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,345 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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