Acute clinical signs and outcome of concussion in National Hockey League (NHL) players
Notice bibliographique
Résumé
Objectives To describe and quantify the acute clinical signs of concussion in National Hockey League (NHL) players. Setting National Hockey League (NHL). Design Prospective case series of concussions over a 5 year period of regular season NHL games (2006–2011). Subjects Digital video images of 341 NHL players diagnosed with concussions. Outcome Measures Primary outcome measures were mechanism of contact (direct vs indirect trauma), observable acute clinical signs (eg, disorientation, loss of consciousness, balance difficulties, ‘slow to get up’), and time loss that is, time between the injury and medical clearance by the physician to return to competitive play). Results Approximately 20% of players diagnosed with concussions showed no on-ice clinical signs. Most frequent on-ice clinical signs were: (1) slow to get up; (2) clutching of the head/helmet; and (3) disorientation/dazed. The number of players with observable on-ice clinical signs, particularly for those who either sustained ‘Possible/Probable Loss of Consciousness’ declined following the 2009 season. None of the clinical signs predicted poor outcome (eg, greater than 21 days of time loss). Conclusions Concussion can produce a spectrum of acute on-ice clinical signs. Most commonly observed with the 5 year sample of NHL players were ‘slow to get up’, ‘clutching of the head/helmet’, and ‘disorientation/dazed’. Length of time to recovery was not predicted on the basis of acute observable signs. Competing interests One of the authors (PC) is a paid consultant for the National Hockey League Players' Association (NHLPA).
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».