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Enregistrement W2140901411 · doi:10.1177/1754337112448765

The application of brain tissue deformation values in assessing the safety performance of ice hockey helmets

2012· article· en· W2140901411 sur OpenAlexaff
T. Blaine Hoshizaki, Evan S. Walsh, Andrew Post, Philippe Rousseau, Marshall Kendall, Clara Karton, Anna Oeur, Scott Foreman, Michael D. Gilchrist

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part P Journal of Sports Engineering and Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAutomotive and Human Injury Biomechanics
Établissements canadiensImpactOntario Neurotrauma FoundationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyConcussionTraumatic brain injuryAngular accelerationLinear accelerationAccelerationBrain traumaDeformation (meteorology)Physical medicine and rehabilitationPoison controlHead (geology)Brain tissueComputer scienceInjury preventionEngineeringGeologyMedicinePhysicsBiomedical engineeringMedical emergencyMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research was undertaken to examine a new method for assessing the performance of ice hockey helmets. It has been proposed that the current centric impact standards for ice hockey helmets, measuring peak linear acceleration, have effectively eliminated traumatic head injuries in the sport, but that angular acceleration and brain tissue deformation metrics are more sensitive to the conditions associated with concussive injuries, which continue to be a common injury. Ice hockey helmets were impacted using both centric and non-centric impact protocols at 7.5 m/s using a linear impactor. Dynamic impact responses and brain tissue deformations from the helmeted centric and non-centric head form impacts were assessed with respect to proposed concussive injury thresholds from the literature. The results of the helmet impacts showed that the method used was sensitive enough to distinguish differences in performance between helmet models. The results have shown that peak linear acceleration yielded low magnitudes of response to an impact, but peak angular acceleration and brain deformation metrics consistently reported higher magnitudes, reflecting a high risk for incurring a mild traumatic brain injury.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,247

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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