Brain injuries sustained by Canadian youth participating in Rugby Union
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rugby is a high-intensity, full-body contact sport in which there is an increased risk of injury associated with participation. The objectives of this study were to identify the mechanisms and characteristics of rugby-related injury sustained amongst Canadian youth. Methods: Data were obtained from the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program database. The study population consisted of individuals aged 10-19 who sustained an injury while participating in rugby between the years 1990 and 2014. Proportions of body parts injured, mechanisms of brain injury, and nature of injury were calculated with 95% confidence intervals. Results: There were a total of 6200 rugby-related injuries sustained among individuals aged 10-19 between the years 1990 and 2014. 16.0% (N=993) of all injuries were brain injuries, 48.9% (n=486) of which were concussions. 70.7% (n=4838) of all injuries were sustained by males. The predominant mechanism of brain injury was tackling which accounted for 48.3% of all brain injuries n=480. Conclusion: Participation in rugby is rapidly increasing, and brain injury as a result of participation is a common occurrence. Possible changes to reduce injury include stricter penalties for high tackles to the head and neck area, and rules against blindside tackles.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».