Concussion Incidence and Time Lost from Play in the NHL During the Past Ten Years
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».