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Enregistrement W2617347101 · doi:10.1136/bjsports-2016-097372.185

THE EFFECT OF BODY CHECKING POLICY CHANGE ON CONTACT MECHANISMS IN 13 AND 14 YEAR OLD YOUTH ICE HOCKEY PLAYERS

2017· article· en· W2617347101 sur OpenAlexaffabout
German Martinez, Leticia Janzen, Maciej Krolikowski, Nicole Romanow, Luz Palacios‐Derflingher, Claude Goulet, Luc Nadeau, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyLeaguePoisson regressionTrunkDemographyConcussionPsychologyPhysical therapyMedicinePhysical medicine and rehabilitationPoison controlInjury preventionPopulationMedical emergencyEnvironmental healthPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background A 2015, Hockey Calgary body checking (BC) policy change disallowed BC from non-elite Bantam (ages 13–14, lower 60% of divisions). This was informed by evidence that disallowing BC in Pee Wee (ages 11–12) reduced the risk of injury, specifically concussion, by >3-fold. Objective To compare the frequency of type and intensity of player-to-player contacts (PC) and head contact in non-elite Bantam ice hockey games in leagues allowing BC (2014–15) compared with leagues disallowing BC (2015–16). Design Cohort study. Setting Ice-hockey arenas in Calgary, Canada. Participants Non-elite Bantam players in 2014–15 (n=348 players) and 2015–16 (n=309 players) seasons. Interventions In the 2014–15 season, non-elite Bantam leagues allowed BC. In 2015–2016, BC was disallowed. Main Outcome Measurements Thirteen games pre-policy change (2014–2015) and 13 post-policy change were video recorded. Analysis using validated methodology was used to compare the frequency, type (i.e., trunk, head and other types of PC with limb/head/stick), and intensity (trunk contacts level 1–5 with increasing intensity) of PCs. Incidence rate ratios (IRR) were estimated using Poisson regression (controlling for cluster by team, offset by player minutes). Results There were a total of 3485 trunk contacts and 1395 other contacts in 26 games. The overall risk of trunk PCs was lower post-policy change (IRR=0.50, 95% CI; 0.45–0.56). Post-policy change, high intensity (body checking - level 4,5) contacts decreased (IRR4=0.19, 95% CI; 0.13–0.26 IRR5=0.11, 95% CI; 0.03–0.51), lower intensity (level 2,3) PCs were less frequent (IRR2=0.45, 95% CI; 0.40–0.50 and IRR3=0.47, 95% CI; 0.35–0.63), and other contacts made with the limb/stick also decreased (IRR=0.60, 95% CI; 0.48–0.73). Head contact decreased (IRR=0.40, 95% CI; 0.25–0.61). Conclusions Post-policy change disallowing BC in non-elite Bantam, incidence of high intensity (level 4,5) PCs decreased 82%. Head contact decreased 60% and stick/limbs contact decreased 40%. These findings inform the mechanisms of injury explaining concussion risk reduction post-BC policy change.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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