Nationwide sports injury prevention strategies: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
National strategies to prevent sports injuries can potentially improve health outcomes at a population level and reduce medical costs. To date, a compilation of the strategies that countries have attempted, and their effectiveness, does not exist. This scoping review sets out to: identify nationwide attempts at implementing sports injury prevention strategies; examine the impact of these strategies; and map them onto the Translating Research into Injury Prevention Practice (TRIPP) framework. Using Levac's scoping review method, we: (a) identified the research questions, (b) identified relevant studies, (c) identified the study selection criteria, (d) charted the data, and (e) reported the results. A search of MEDLINE, Scopus, SPORTDiscus, CINAHL, and Web of Science databases for articles published pre-June 2019 was conducted. We identified 1794 studies and included 33 studies (of 24 strategies). The USA (n = 7), New Zealand (n = 4), Canada (n = 3), the Netherlands (n = 3), Switzerland (n = 2), Belgium (n = 1), France (n = 1), Ireland (n = 1), South Africa (n = 1), and Sweden (n = 1) have implemented nationwide sports injury prevention strategies with 29 (88%) of the included studies demonstrating positive results. Mapping the strategies onto the TRIPP framework highlighted that only four (17%) of the 24 included strategies reported on the implementation context (TRIPP Stage 5), suggesting an important reporting gap. Nationwide sports injury prevention efforts are complex, requiring a multidimensional approach. Future research should report intervention implementation data; examine the implementation context early in the research process to increase the likelihood of real-world implementation success; and could benefit from incorporating qualitative or mixed research methods.
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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 | 0,034 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| 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 ».