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Enregistrement W6926685347 · doi:10.25384/sage.c.6227058.v1

Do the General Public and Health Care Professionals Think That Running Is Bad for the Knees? A Cross-sectional International Multilanguage Online Survey

2022· other· en· W6926685347 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueSage Journals Data · 2022
Typeother
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueToxoplasma gondii Research Studies
Établissements canadiensResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublic healthKnee painHealth professionalsHealth carePerceptionOsteoarthritisSports medicineRisk perception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background:Running is a popular sport with widely recognized health benefits. Given the high rates of knee injury in runners and the growing prevalence of knee osteoarthritis (KOA), it may be useful to assess perceptions about running and knee joint health.Purpose:The objectives of this study were to (1) explore and compare the perceptions of the general public (PUB) and health care professionals (HCPs) on the topic of running and knee health and (2) explore recommendations about running and knee health provided by HCPs.Study Design:Cross-sectional study.Methods:We conducted an online survey between June 18 and October 1, 2020. The questionnaire included questions on running and knee health, and HCPs were asked about their typical recommendations and level of confidence in providing recommendations on the topic. Perceptions (proportions) were compared between the PUB and HCPs using the chi-square test.Results:In total, 4521 responses (PUB, n = 2514; HCPs, n = 2007) were analyzed. A greater proportion of HCPs perceived regular running as healthy for knees (86% vs 68%; P < .001). More of the PUB than HCPs (P < .001) believed that running frequently (29% vs 13%), long distances (54% vs 45%), and on hard surfaces (60% vs 36%) increased the risk of developing KOA. Running for those with KOA was perceived by the PUB as posing an increased risk of getting more knee pain (48%) and needing joint replacement surgery (38%), more so than by HCPs (26% and 17%, respectively). The majority of HCPs reported being relatively confident in providing evidence-based recommendations about running and knee health and mostly recommended that runners with KOA modify training parameters instead of quit.Conclusion:More HCPs perceived running as healthy for knees when compared with the PUB. Most HCPs felt confident in providing evidence-based recommendations about running and knee health.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,194
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2022
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