A comparison of the epidemiology of ice hockey injuries between male and female youth in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hockey is played by youth across Canada, and its popularity has increased dramatically among females in the past decade. Despite this, there has been little epidemiological research comparing the injury patterns of young female and male hockey players. OBJECTIVE: To describe and compare injuries sustained by female and male youth hockey players using the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program database. METHODS: In the present cross-sectional, retrospective comparison study, the Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program database was used to identify all hockey-related injuries sustained by children seven to 17.5 years of age over a 15-year period (January 1995 to December 2009). Exclusion criteria included paid professional players and children with injuries sustained while playing road hockey. RESULTS: Inclusion criteria were met by 33,233 children (2637 [7.9%] females and 30,596 [92.1%] males). Compared with males, females reported proportionately more soft tissue injuries (39.8% versus 32.6%; P<0.01) and sprains/strains (21.1% versus 17.6%; P<0.01). Males experienced more fractures (27.1% versus 18.2%; P<0.01) and were most often injured through body checking (42.8% versus 25.7%; P<0.01). Females showed a trend toward increased concussion with age, and were most often injured through collisions (28.6% versus 24.6%; P<0.01). CONCLUSION: Compared with males, female hockey players sustained proportionately more soft tissue injures and sprains/strains, and showed a trend toward concussions in late adolecence. Males experienced more fractures, shoulder injuries and injuries due to body checking. Further research is required to identify risk factors for injury in female youth hockey players and to target injury prevention.
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 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».