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Enregistrement W2031810878 · doi:10.1017/s0317167100002596

National Hockey League Reported Concussions, 1986-87 to 2001-02

2003· article· en· W2031810878 sur OpenAlexaffvenue
Richard Wennberg, Charles H. Tator

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionLeagueMedicineDemographyIce hockeyIncidence (geometry)Injury preventionPoison controlEmergency medicinePhysical medicine and rehabilitationMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To examine the longitudinal media reported rate of concussions in the National Hockey League (NHL) over the period 1986-87 to 2001-02. METHODS: All injury reports published in the weekly sports newspaper The Hockey News for the 16 seasons 1986-87 through 2001-02 were reviewed for reported concussions. The Hockey News reports are based on weekly injury reports released by the NHL, which derive from reports submitted to the league by individual team offices. RESULTS: Adjusted for changes in the number of teams and games per season over the 16 year study period, and expressed as: number of concussions per 1000 games, results by season (starting with 1986-87) were 4, 8, 7, 7, 5, 5, 7, 7, 6, 8, 13, 20, 30, 27, 30, 25. Comparing each season with the prior season, significant increases were reported in 1997-98 and 1998-99 (p < 0.05 and 0.025, respectively), with no change since 1998-99. CONCLUSIONS: The reported concussion rate in the NHL during the last five years is more than triple that of the previous decade. Bigger, faster players, new equipment and harder boards and glass have all theoretically increased the risk of concussion in the NHL in recent years. However, the abrupt increase and subsequent plateau in concussion rate since 1997 suggests that increased recognition and reporting may be primarily responsible for the apparent increase in incidence.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,945
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,225 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations119
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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