Attitudes towards sports injury and injury prevention among university athletes.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Adherence to injury prevention strategies remains a major challenge in the sports community despite such strategies having been proven effective in reducing the occurrence of injury. This may be because the behavioural and contextual factors of injury and injury prevention are not fully understood. Purpose: The study aimed to examine university athletes' attitudes toward sports injury and injury prevention and their perceived facilitators and barriers to injury prevention implementation. Methods: This study used a cross-sectional design and a survey as the data collection mode. Basketball, football, volleyball, soccer, and ice hockey athletes were recruited from the University of Manitoba and York University teams. Results: This study revealed three key findings: 1) There was a significant association between athletes’ history of injury and their attitudes toward injury and injury prevention, 2) university athletes’ attitudes toward injury differ from their attitudes toward injury prevention, and 3) the majority of the university athletes perceive long training programs, match congestion, and time constraints as barriers, and perceive short training programs, injury prevention education, free and good equipment, trained medical staff, performance-enhanced injury prevention program, and athletes motivation as facilitators to the implementation of injury prevention measures. Conclusion: Behavioural and educational intervention is needed to improve university athletes (especially those with a history of injury) attitudes toward injury and injury prevention. Also, other stakeholders in university sports need to work together and consider the perceived facilitators and barriers to injury prevention implementation to ensure adherence to injury prevention programs in real sports settings.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; 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 ».