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Enregistrement W2619604939 · doi:10.1136/bjsports-2016-097270.113

The association between previous history of concussion and sport-specific skills in youth ice hockey players

2017· article· en· W2619604939 sur OpenAlexaffabout
Paul Eliason, Carly McKay, Willem Meeuwisse, Brent Hagel, Luc Nadeau, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversité LavalAlberta Children's HospitalHotchkiss Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionIce hockeyAssociation (psychology)Physical therapyPoison controlInjury preventionPsychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To determine the association between previous history of concussion and sport-specific skill performance in youth ice hockey players. Design Cross-sectional. Setting Arenas in Calgary, Alberta, Canada over three seasons of play (2012–2015). Participants Five hundred and ninety-six players were recruited from youth hockey teams [525 males and 71 females, aged 11-17, representing elite (upper 30% by division of play) and non-elite (lower 70%)]. Assessment of risk factors Players completed a baseline questionnaire including the number, date of occurrence, and length of recovery following any previous concussions. Outcome measures On-ice skills performance was measured using the Hockey Canada Skills Test (HCST) battery including forward agility weave, forward to backward transition agility, forward/backward speed skate, and a 6-repeat endurance skate Results Previous history of concussion and time since most recent concussion were not associated with any HCST component. Players reporting two or more concussions were faster than those with no history of concussion on forward agility weave with the puck [−7.32 (95% CI: −11.05, −3.59)]. For every additional day of recovery post-concussion, a player’s time was significantly faster on forward agility weave with [−0.11 (95% CI: −0.16, −0.05] and without the puck [−0.08 (95% CI: −0.13, −0.04], transition agility without the puck [−0.01 (95% CI: −0.02, −0.01], and backward speed with [−0.06 (95% CI: −0.1, −0.03)] and without the puck[−0.05 (95% CI: −0.07, −0.03)]. Conclusions Players with a concussion history had similar HCST performance scores to those without. A longer post-concussion recovery was associated with better performance. These results provide reference values which will inform risk assessment and future injury prevention studies. Competing interests None.

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)0,002
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 enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,263 · 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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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