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Enregistrement W1968619174 · doi:10.1520/jai101908

An Analysis of Head Impact Profiles and Safe Hockey Behaviors in Youth Hockey Players

2009· article· en· W1968619174 sur OpenAlexaffabout
Moira McPherson, William Montelpare, Michelle Keightley, Nicholas S. Reed, Malcolm Sutherland, Tim Taha, Jim McAuliffe, Joseph Baker, Jeff Cubos, Brent E. Faught

Notice bibliographique

RevueJournal of ASTM International · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensBrock UniversityNipissing UniversityYork UniversityToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyHead (geology)Physical medicine and rehabilitationPsychologyMedicineGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Although injury risk factors can be described in biomechanical terms, previous research has not described the relationship between style of play and the frequency and magnitude of head impacts. This paper is focused on the analysis of head impact profiles and safe hockey behaviors demonstrated during contact situations in a cohort of 13 Bantam-aged minor hockey players. Head impacts sustained at 27 home games during the 2006–2007 season were measured using the Head Impact Telemetry System (HITS). Hockey helmets (Canadian Standards Association approved) were equipped with six linear accelerometers and a wireless system that transmitted data to a receiver interfaced with a computer. Nine games were recorded using a field videography system to capture player collisions. A HITS profile was determined, which included the number of impacts (>10 g) (“g”=m/sec2) by player, the total number of impacts, the average number of impacts per game, and the mean linear acceleration value for all impacts per player. Based on these results, ten taped trials for the players sustaining greater than 180 total impacts over the season were qualitatively analyzed using a checklist to examine the safe hockey behaviors associated with body contacts. We captured 2753 head impacts over the season, with the average number of impacts per player per game ranging from 3 to 16 with a mean linear acceleration of 15.8 g (standard deviation=13.76). The checklist of safe hockey behaviors was used to analyze skating performance for a group of five players who experienced more than 180 impacts, with some impact magnitudes exceeding 98 g. In general, differences in indicators of skating skill, body position prior to check/contact, and actions during the contact were observed. While specific players may be predisposed to head impacts of a greater frequency and magnitude because of their style of play, these characteristics can be changed to reduce risk of potential injury.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,369 · 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 tête enseignante, 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

Citations14
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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