Current and Future Concepts in Helmet and Sports Injury Prevention
Notice bibliographique
Résumé
Since the introduction of head protection, a decrease in sports-related traumatic brain injuries has been reported. The incidence of concussive injury, however, has remained the same or on the rise. These trends suggest that current helmets and helmet standards are not effective in protecting against concussive injuries. This article presents a literature review that describes the discrepancy between how helmets are designed and tested and how concussions occur. Most helmet standards typically use a linear drop system and measure criterion such as head Injury criteria, Gadd Severity Index, and peak linear acceleration based on research involving severe traumatic brain injuries. Concussions in sports occur in a number of different ways that can be categorized into collision, falls, punches, and projectiles. Concussive injuries are linked to strains induced by rotational acceleration. Because helmet standards use a linear drop system simulating fall-type injury events, the majority of injury mechanisms are neglected. In response to the need for protection against concussion, helmet manufacturers have begun to innovate and design helmets using other injury criteria such as rotational acceleration and brain tissue distortion measures via finite-element analysis. In addition to these initiatives, research has been conducted to develop impact protocols that more closely reflect how concussions occur in sports. Future research involves a better understanding of how sports-related concussions occur and identifying variables that best describe them. These variables can be used to guide helmet innovation and helmet standards to improve the quality of helmet protection for concussive injury.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».