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Enregistrement W2284286874 · doi:10.1136/bjsports-2016-097372.83

EFFECT OF PREVIOUS CONCUSSION ON SPORT-SPECIFIC SKILLS IN YOUTH ICE HOCKEY PLAYERS

2017· article· en· W2284286874 sur OpenAlexaffabout
Paul Eliason, Carly McKay, Willem Meeuwisse, Brent Hagel, Luc Nadeau, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensUniversité LavalAlberta Children's HospitalHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyConcussionPhysical therapyPoison controlPsychologyInjury preventionElitePhysical medicine and rehabilitationMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Hockey Canada developed the Hockey Canada Skills Test (HCST), which measures skill acquisition and development. Objective To investigate the effect of previous concussion on sport-specific skill performance in youth ice hockey players. Design Cross-sectional. Setting Ice hockey arenas in Calgary, Alberta, Canada. Participants 596 participants [525 males and 71 females, ages 11–17, representing elite (upper 30% by division of play) and non-elite (lower 70%) levels] recruited from minor ice hockey teams over three seasons of play (2012–2015). Assessment of Risk Factors Players completed a baseline questionnaire including the number, date of occurrence, and length of recovery for any previous concussions. Main Outcome Measurements On-ice skill performance was based on the HCST battery (forward agility weave, forward/backward speed skate, forward-to-backward transition agility, 6-repeat endurance skate). Multiple linear regression (adjusted for relative age, level of play, position, elite/non-elite, and musculoskeletal injury in the previous year), accounting for clustering by team, was conducted to explore the effect of history of concussion, number of previous concussions, time since most recent concussion, and severity of most recent concussion on HCST performance. Results A history of concussion and time since most recent concussion were not associated with any HCST component. Players reporting two or more concussions were 7.32 seconds faster (95% CI:3.59–11.05) than those with no history performing forward agility weave with puck. For every additional day to return to play post-concussion, player times were faster by: 0.11 seconds (95% CI:0.05–0.16) on forward agility weave with puck and 0.08 seconds (95% CI:0.04–0.13) without puck, 0.01 seconds (95% CI:0.01–0.02) on transition agility without puck, and 0.06 seconds (95% CI:0.03–0.1) on backward speed with puck and 0.05 seconds (95% CI:0.03–0.07) without puck. Conclusions Players with and without a history of concussion have similar HCST scores. Greater time loss following concussion was associated with better performance. The mechanism for this finding requires further exploration.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,279 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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