Concussion rates and recovery in elite youth ice hockey players
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine rates of concussion and severe concussion (time loss greater than 10 days) in elite youth ice hockey players. Design Prospective cohort study Setting Alberta, Canada Participants Bantam (13–14 years) and Midget (15–17 years) male and female elite (top 30% by division of play) youth ice hockey players. Assessment of risk factors Participants completed a demographic and medical history questionnaire and clinical test battery at the beginning of the season. A previously validated injury surveillance system was used to document exposure hours and injury during one season of play (8 months). Outcome measures Players with a suspected ice hockey-related concussion were referred to the study sport medicine physicians for assessment. Time loss from hockey participation was documented on an injury report form. Main results Overall, 778 elite youth ice hockey players (659 males, 119 females; aged 13–17 years) participated in this study. In total, 143 concussions occurred. The concussion incidence proportion (IP) was 18 concussions/100 players. The concussion incidence rate (IR) was 1.31 concussions/1000 player-hours (95% CI; 1.09, 1.57). Time loss greater than 10 days was reported in 74% of cases (106/143) and 20% (n=28) had time loss of greater than 30 days. Conclusions Concussion is a common injury in elite youth ice hockey players. In this study population, a large proportion of concussions (74%) resulted in a time loss of greater than 10 days, possibly reflecting more conservative management or longer recovery in youth athletes. Competing interests None.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».