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Enregistrement W2618480443 · doi:10.1136/bjsports-2016-097270.167

Effect of a rule change on concussions and other injuries in professional baseball

2017· article· en· W2618480443 sur OpenAlexaboutno aff
Green Gary, John D’Angelo, Jon Coyles, Alex B. Valadka

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInjury preventionHuman factors and ergonomicsMedical emergencyPhysical therapyPoison controlPhysical medicine and rehabilitationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To evaluate the hypothesis that a rule change can lower the incidence of concussions and other injuries in professional baseball. Design Retrospective review of professional baseball’s electronic medical record system. All Minor (MiLB) and Major League Baseball (MLB) teams are required to use this system. Setting Five full MiLB and MLB seasons in the United States and Canada. Participants All players in MiLB and MLB were included. The 30 MLB clubs have 750 active players and play 162 games per season. MiLB has approximately 7500 active players on 200 teams that play 56-144 games annually. Intervention Before the 2014 season, MLB instituted a rule limiting home plate collisions between base runners and catchers. Outcome measures All concussions and other injuries at home plate from 2011 to 2015 were analysed by mechanism and player position. Main results From 2011-2013, an annual average of 117 injuries occurred at home plate in both MiLB and MLB, with an average of 4823 days lost annually. An average of 13 concussions occurred annually in both MiLB and MLB. Following the rule change, in 2014-2015 there was an annual average of 60 home plate injuries with 1592 days lost. There were 6 MiLB home plate concussions in 2014 and none in 2015. There were no home plate concussions in MLB in 2014-2015 (p=0.07). MiLB and MLB combined for approximately 660,000 athlete exposures per season. Conclusions This rule change was associated with a strong trend toward reduced concussions and other injuries at home plate. Competing interests Mr. D’Angelo and Mr. Coyles are employed by Major League Baseball. Dr. Green receives payment from Major League Baseball for his role as Medical Director. Dr. Valadka is a paid consultant to Major League Baseball. The authors have no other disclosures to report.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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