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Enregistrement W2052703892 · doi:10.1136/bjsports-2012-092101.19

What factors increase the risk of concussion in elite youth ice hockey players?

2013· article· en· W2052703892 sur OpenAlexafffundabout
Tracy Blake, Jian Kang, Willem Meeuwisse, Nicole Lemke, Kathryn Schneider, Kirsten A Taylor, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesInternational Olympic CommitteeAlberta Innovates - Health SolutionsUniversity of Calgary
Mots-clésConcussionIce hockeyMedicinePhysical therapyBalance (ability)Poisson regressionPoison controlInjury preventionPhysical medicine and rehabilitationPopulationEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To examine the risk of concussion amongst elite youth male and female ice hockey players. Design Prospective cohort study. Setting Community ice rinks and sport medicine clinics. Participants 764 Bantam (12–14 years) and Midget (15–17 years) ice hockey players. Assessment of Risk Factors: 743 players completed baseline SCAT2 testing (2011/2012 season). Age group, sex, previous concussion history, Total Symptoms Score (TSS), Balance Error Score (BES), Standardised Assessment of Concussion (SAC) Score and SCAT2 Total Score at baseline were evaluated as potential risk factors. Higher scores indicate greater impairment or symptoms. Main Outcome Measurements Players with a suspected concussion were assessed by a team therapist and referred to a sport medicine physician. Results Multivariate Poisson Regression analyses, adjusted for cluster by team, were used to estimate concussion risk ratios (RR). The RR for Bantam players with previous concussion history was 1.15 (95% CI 0.69 to 1.90) and for Midget players with previous concussion history was 2.83 (95% CI 1.69 to 4.72) compared to players in the same age group with no previous concussion history. The RR for players with baseline TSS and SCAT2 Total Score in the lowest 25%ile were 1.54 (95% CI 1.07 to 2.20) and 1.40 (95% CI 1.03 to 1.90), respectively, compared to those in the upper 75%ile. Sex, BES and SAC score were not predictive of concussion. Conclusions There is a greater risk of concussion in elite ice hockey players 15–17 years old with a previous history of concussion. Baseline TSS and SCAT2 Total Score in the lowest 25%ile are also predictive of concussion. Acknowledgements The University of Calgary Sport Injury Prevention Research Centre is one of the International Research Centres for Prevention of Injury and Protection of Athlete Health supported by the International Olympic Committee. We also acknowledge the support of Alberta Innovates Health Solutions, the Alberta Children's Hospital Institute for Child and Maternal Health (Alberta Children's Hospital Foundation) and Talisman Energy for their generous support.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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