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Enregistrement W2517219949 · doi:10.1136/injuryprev-2016-042156.746

746 The incidence of behaviours associated with body checking experience among youth ice hockey players

2016· article· en· W2517219949 sur OpenAlexaffabout
Thierry-Olivier Roy, Claude Goulet, Luc Nadeau, Kristine Fortier, Denis Hamel, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyPoisson regressionIncidence (geometry)LeagueTrunkDemographyPoison controlInjury preventionCohort studyMedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationMathematicsMedical emergencyPopulationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Participation and injury rates in youth ice hockey are high. Results of recent studies show that for 11 and 12 years old players the risk of injury is significantly higher in leagues where body checking (BC) is permitted compared to leagues where it is not. The objective of this research was to determine whether the incidence and types of body contact differ for 13 and 14 years old players in leagues where BC commenced at age 11 (Calgary) versus 13 and 14 years old players in leagues where BC was delayed until age 13 (Québec City). Methods A cohort study was conducted in Québec City and Calgary. Sixteen games for Calgary and fifteen for Québec City were randomly selected and retrospectively analysed. Games were videotaped and analysed with a validated observation system allowing quantification of the intensity of physical contacts (PC). Five levels of intensity were coded. Level 1 represents the lowest intensity, and level 5 the highest. Different types of PC such as slashing and hooking were also observed. Multivariate Poisson’s regression analyses were performed to compare games between the two cohorts. The results provided a body contact incidence rate per team game. Rates were adjusted for the game period, rink zone, and score difference. Results A total of 5,610 incidences of body contact with the trunk and 3,429 other types of body contact were observed. Very light intensity (Level 1) trunk contact was more frequent in Québec City (adjusted incidence RR [ARR]: 1.71; 95% CI: 1.28–2.29). Hooking (ARR: 2.18; 95% CI: 1.42–3.32) and slashing (ARR: 3.35; 95% CI: 1.31–8.58) were more frequent in Calgary. Body contacts were made more often by defensive players (ARR: 1.28; 95% CI: 1.03–1.58) and on puck carriers (ARR: 1.47; 95% CI: 1.02–2.12) in Calgary. Conclusions Results suggest that players’ behaviours differ between players in leagues in which BC was permitted at age 11 compared to leagues in which BC was delayed until age 13.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,372
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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