TRAINING VOLUME AND CONCUSSION RISK IN MALE YOUTH ICE HOCKEY PLAYERS: A PRIMARY PREVENTION PERSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
Background There is a growing body of evidence illustrating the contribution of training load to musculoskeletal injury risk. There is a gap in the literature, however, regarding the impact of training on concussion risk. Objective To evaluate the association between sport-specific participation volume and concussion risk in male youth ice hockey players. Design Cohort study. Setting Community ice rinks and sport medicine clinics (2011–15 hockey seasons). Patients (or Participants) Male Pee Wee (11–12 years old), Bantam (13–14 years old) and Midget (15–17 years old) ice hockey players were eligible. Players were excluded if they reported unhealed injuries at study entry, had missing/systematically incomplete hockey participation exposure data, or if they sustained a concussion but participation volume could not be estimated from the day of injury. Interventions (or Assessment of Risk Factors) Cumulative hockey participation volume (CPHV) was estimated based on participation exposure data reported by team designate. The association between concussion risk and total 7-day and 28-day CHPV was evaluated using multivariable logistic regression [OR (95%CI)]. Models were adjusted for concussion history and cluster by player (α<0.05). ORs with 95%CI that did not cross one were considered significant. Main Outcome Measurements Medically diagnosed concussion. Results Participants who met the inclusion criteria (n=1235/1990) sustained 34 medically diagnosed concussions. Increased concussion risk was associated with hourly increases in 7-day CHPV [OR=1.16 (95%CI: 1.08–1.25), p<0.05] and 28-day CHPV [OR=1.04 (95%CI: 1.01–1.06), p<0.05]. There was no evidence of effect modification or confounding by concussion history. Conclusions Increased hockey participation volume was associated with increased concussion risk in male youth ice hockey players. This is the first study to explore the association between training volume and concussion risk. Future research utilizing objective volume measurements and training response tools will be critical to the development of primary concussion prevention strategies that optimize the role of training load.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».