Distribution of Brain Strain in the Cerebrum for Laboratory Impacts to Ice Hockey Goaltender Masks
Notice bibliographique
Résumé
Concussions are among the most common injuries sustained by goaltenders. Concussive injuries are characterized by impairment to neurological function which can affect many different brain regions. Understanding how different impact loading conditions (event type and impact site) affect the brain tissue response may help identify what kind of impacts create a high risk of injury to specific brain regions. The purpose of this study was to examine the influence of different impact conditions on the distribution of brain strain for ice hockey goaltender impacts. An instrumented headform was fitted with an ice hockey goaltender mask and impacted under a protocol which was developed using video analysis of real world ice hockey goaltender concussions for three different impact events (collision, puck, and fall). The resulting kinematic response served as input into the University College Dublin Brain Trauma Model, which calculated maximum principal strain in the cerebrum. Strain subsets were then determined and analyzed. Resulting peak strains (0.124 - 0.328) were found to be within the range for concussion reported in the literature. The results demonstrated that falls and collisions produced larger strain subsets in the cerebrum than puck impacts which is likely a reflection of longer impact duration for falls and collisions than puck impacts. For each impact event, impact site was also found to produce strain subsets of varying size and configuration. The results of this study suggest that the location and number of brain regions which can be damaged depend on the loading conditions of the impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».