Evaluation of injury surveillance data collected during major multisport games: Informing a standardized prospective injury surveillance system for the Canada Games
Notice bibliographique
Résumé
This thesis includes two projects focused on the injury surveillance system used by the Canada Games (CG). The first, examined the interrater reliability of coding of injury information collected using the injury surveillance system employed at the CG. The injury report form data from the 2017 and 2019 CG was independently coded by two researchers with sports medicine backgrounds and based on the categorization and definitions used by the 2020 International Olympic Committee (IOC) consensus statement on methods for recording and reporting injury and illness data and the Orchard Sports Injury and Illness Classification System (OSIICS). The level of agreement based on percent agreement and Cohen’s kappa analysis (most interrater reliability was between moderate and substantial) was then determined between the two coded sets of data. The average percent agreement between the two researchers was 78.97% and the available information resulted in 8% of unknown or undiagnosed interpretations. The second project investigated injuries in both male and female able-bodied athletes competing in the same sports at the CG. Available registration and medical reports from the 2009-2019 summer and winter games were coded using the IOC consensus statement and OSIICS. The Summer Games had an incidence rate of 13.57 injuries (95%CI 12.70-14.48) and 13.22 injuries (95%CI 12.39-14.10) per 1000 athlete-days for female and male athletes, respectively, with an incidence rate ratio of 1.02 (95% CI 0.93-1.12). The winter Games had an incidence rate of 13.68 injuries (95%CI 12.65-14.78) and 13.91 injuries (95%CI 12.89-14.99) per 1000 athlete-days for female and male athletes, respectively, with an incidence rate ratio of 0.98 (95% CI 0.88-1.10). The CG had a higher rate of injuries, specifically gradual onset injuries compared to the Olympic Games (OG) and Youth Olympic Games (YOG). The lack of standardization in the current medical records does not allow for consistent coding of minimal recommended injury surveillance data. This may explain the significant difference in injury rates reported at the CG compared to the OG and YOG. A new injury surveillance system that is up to international standards may assist in more accurate reporting and comparison across similar studies.
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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 | 0,040 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».