Injury rates, types, mechanisms and risk factors in female youth ice hockey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The objectives of this cohort study were to examine the rate, types, mechanisms and risk factors for injury in female youth (ages 9-17) ice hockey players in the Girls Hockey Calgary Association. METHODS: The main outcome was ice hockey injury, defined as any injury occurring during the 2008/2009 season that required medical attention, and/or removal from a session and/or missing a subsequent session. Potential risk factors included age group, level of play, previous injury, ice hockey experience, physical activity level, weight, height, position of play and menarche. Incidence rate ratios (IRR) were estimated with Poisson Regression adjusted for cluster (team). Exposure data were collected for every session for each participating player. RESULTS: Twenty-eight teams (n=324) from Atom (ages 9-10), PeeWee (11-12), Bantam (13-14) and Midget (15-17) participated with 53 reported injuries. The overall injury rate was 1.9 injuries/1000 player-hours (95% CI 1.4 to 2.7). Previous injury (IRR=2.7, 95% CI 1.7 to 4.3), games (IRR=2.1, 95% CI 1.1 to 4.2), menarche (PeeWee) (IRR=4.1, 95% CI 1.0 to 16.8) were significant risk factors. In Midget, the more elite divisions were associated with a lower injury risk (A-IRR=0.2, 95% CI 0.1 to 0.5) (AAA-IRR=0.5, 95% CI 0.2 to 0.9). CONCLUSIONS: Injury rates were lower in this study than previously found in male youth and women's ice hockey populations. Previous injury and game play as risk factors are consistent with the literature. Menarche as a risk factor is a new finding in this study. This research will inform future studies of the development of injury prevention strategies in this population.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».