Female, woman and/or girl Athlete Injury pRevention (FAIR) practical recommendations: International Olympic Committee (IOC) consensus meeting held in Lausanne, Switzerland, 2025
Notice bibliographique
Résumé
) International Olympic Committee Consensus meeting was held from 31 March to 2 April 2025 (Lausanne, Switzerland).The FAIR Consensus followed an eight-step hybrid method. 109 authors from six continents conducted: (1) systematic reviews synthesising evidence on injury prevention strategies and modifiable risk factors for lower-extremity and upper-extremity injuries, concussions and spine/chest/abdominal/pelvic injuries/pain, (2) a scoping review synthesising dissemination and implementation (D&I) approaches; and (3) a concept mapping project generating knowledge on gender/sex-related factors for injury prevention. These projects underpinned draft recommendations subsequently voted on by a steering committee (n=24) and an external advisory committee chair over two anonymous survey rounds. Recommendations, Round 1 voting results and suggestions/dissenting comments were discussed between Round 1 and 2 voting. Consensus was defined as 'critical to include' (≥70% scored recommendation as 7-9 (9-point Likert scale, 1=not important; 9=critically important) AND ≤15% scored recommendation as 1-3).The 56 FAIR recommendations address: primary injury prevention (n=16) (policy/rules/laws=6; personal protective equipment=8; training=2); secondary injury prevention (n=4); modifiable risk factors (n=12); approaches to D&I (n=14); and promoting gender/sex-supportive environments (n=10).The FAIR Consensus informs evidence-based best practices and policy for injury prevention, approaches to implementation and creation of supportive environments for female/woman/girl athletes. Every person at all levels of sport can, and should, take responsibility for actions that positively influence female/woman/girl athlete health and safety.
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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 | 0,065 | 0,097 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,038 | 0,015 |
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 ».