Mechanisms of Injury for Concussions in University Football, Ice Hockey, and Soccer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the mechanisms of injury for concussions in university football, ice hockey, and soccer. DESIGN: Prospective analysis. SETTING: McGill University. PATIENTS: All athletes participating in varsity football, ice hockey, and soccer. MAIN OUTCOME MEASURES: Athletes participating in university varsity football, ice hockey, and soccer were followed prospectively to determine the mechanisms of injury for concussions, whether certain mechanisms of injury causing concussions were more common in any of the three sports, whether different areas of the body seem to be more vulnerable to a concussion after contact, and whether these areas might be predisposed to higher grades of concussion after contact. RESULTS: There were 69 concussions in 60 athletes over a 3-year period. Being hit in the head or helmet was the most common mechanism of injury for all 3 sports. The side/temporal area of the head or helmet was the most probable area to be struck, resulting in concussion for both football and soccer. When examining the body part or object delivering the concussive blow, contact with another player's helmet was the most probable mechanism in football. CONCLUSION: The mechanisms of injury for concussions in football are similar to previously published research on professional football players. The mechanisms of injury for concussions in soccer are similar to past research on Australian rules football and rugby.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».