A systematic video analysis of National Hockey League (NHL) concussions, part I: who, when, where and what?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although there is a growing understanding of the consequences of concussions in hockey, very little is known about the precipitating factors associated with this type of injury. AIM: To describe player characteristics and situational factors associated with concussions in the National Hockey League (NHL). METHODS: Case series of medically diagnosed concussions for regular season games over a 3.5-year period during the 2006-2010 seasons using an inclusive cohort of professional hockey players. Digital video records were coded and analysed using the Heads Up Checklist. RESULTS: Of 197 medically diagnosed concussions, 88% involved contact with an opponent. Forwards accounted for more concussions than expected compared with on-ice proportional representation (95% CI 60 to 73; p=0.04). Significantly more concussions occurred in the first period (47%) compared with the second and third periods (p=0.047), with the majority of concussions occurring in the defensive zone (45%). Approximately 47% of the concussions occurred in open ice, 53% occurred in the perimeter. Finally, 37% of the concussions involved injured players' heads contacting the boards or glass. CONCLUSIONS: This study describes several specific factors associated with concussions in the NHL, including period of the game, player position, body size, and specific locations on the ice and particular situations based on a player's position.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».