Incidence and Injury Characteristics of Medial Collateral Ligament Injuries in Male Collegiate Ice Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Medial collateral ligament (MCL) injuries are the second most common injury resulting in player lost time in elite-level ice hockey. PURPOSE: To determine the incidence and injury characteristics of knee MCL sprain in male collegiate ice hockey players. STUDY DESIGN: Case control. METHODS: Athlete exposure data demographics, mechanism of injury, player position, time of injury occurrence (game vs practice), grade of MCL sprain, concomitant injuries, and lost time for cases were extracted from a computerized injury database of 8 college hockey seasons at 1 university. MCL injury rates were calculated. Injury characteristics were descriptively summarized. Simple linear regression was utilized to determine the relationship between the grade of MCL injury and player lost time. RESULTS: There were 13 MCL injuries in 10 players. The overall incidence rate was 0.44 injuries per 1000 athlete exposures. Two players suffered reinjuries. Defensemen and forwards were equally represented. Contact with another player or the ice was the mechanism of injury in 77% of players. Grade 2 injuries were most common. The grade of injury predicted time lost from play (P < 0.01). CONCLUSION AND CLINICAL RELEVANCE: The lost time relates directly to the severity of injury.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».