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Enregistrement W2006317848 · doi:10.1017/s031716710000946x

Concussion Incidence and Time Lost from Play in the NHL During the Past Ten Years

2008· article· en· W2006317848 sur OpenAlexaffvenue
Richard Wennberg, Charles H. Tator

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionIncidence (geometry)MedicineInjury preventionPoison controlLeagueDemographyEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The problem of concussions in professional hockey has attracted much recent attention. To evaluate the current state of this injury in the National Hockey League (NHL), we analyzed the concussion incidence and time lost from play due to concussions during the past ten NHL seasons. METHODS: Data were obtained from a complete review of injury reports in two different sports media sources covering the NHL seasons 1997-98 through 2007-08. Time lost from play was measured in missed games per concussion. RESULTS: The incidence of concussions reported in the regular season ranged from a high of 1.81/1000 athlete exposures in 1998-99 to a low of 1.04/1000 athlete exposures in 2005-06. There was a downward trend in the number of concussions reported per season during the past ten years (p=0.01). However, average time lost from play per concussion increased over the same period (p<0.0005). Forwards suffered a disproportionately high percentage of concussions (p<0.0001). CONCLUSIONS: Possibly related to injury reduction efforts, the number of concussions reported per season in the NHL has trended downward in recent years. However, the incidence of concussion remains high and the average time lost from play per concussion has increased. This may reflect increased injury severity in recent years or, alternatively, increased adherence to modern management guidelines preventing premature return to play.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,010
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,243 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations65
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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