Effectiveness of interventions to reduce aggression and injuries among ice hockey players: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing incidence of injuries related to playing ice hockey is an important public health issue. We conducted a systematic review to evaluate the effectiveness of interventions designed to reduce injuries related to aggressive acts in ice hockey. METHODS: We identified relevant articles by searching electronic databases from their inception through July 2012, by using Internet search engines, and by manually searching sports medicine journals, the book series Safety in Ice Hockey and reference lists of included articles. We included studies that evaluated interventions to reduce aggression-related injuries and reported ratings of aggressive behaviour or rates of penalties or injuries. RESULTS: We identified 18 eligible studies. Most involved players in minor hockey leagues. Of 13 studies that evaluated changes in mandatory rules intended to lessen aggression (most commonly the restriction of body-checking), 11 observed a reduction in penalty or injury rates associated with rule changes, and 9 of these showed a statistically significant decrease. The mean number of penalties decreased by 1.2-5.9 per game, and injury rates decreased 3- to 12-fold. All 3 studies of educational interventions showed a reduction in penalty rates, but they were not powered or designed to show a change in injury rates. In 2 studies of cognitive behavioural interventions, reductions in aggressive behaviours were observed. INTERPRETATION: Changes to mandatory rules were associated with reductions in penalties for aggressive acts and in injuries related to aggression among ice hockey players. Effects of educational and cognitive behavioural interventions on injury rates are less clear. Well-designed studies of multifaceted strategies that combine such approaches are required.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».