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Enregistrement W2893313824 · doi:10.1136/injuryprevention-2018-safety.640

PW 1987 Effectiveness of body checking policy change in youth ice hockey to reduce the risk of injury

2018· article· en· W2893313824 sur OpenAlexaffabout
Carolyn A. Emery, Luz Palacios-Derfingher, Paul Eliason, Amanda Blac, Brent Hagel

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyConcussionRate ratioInjury preventionPoisson regressionPoison controlPhysical therapyPsychologyMedicinePhysical medicine and rehabilitationMedical emergencyPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Ice hockey is Canada’s most popular winter sport. We have previously demonstrated that injury and concussion risk is reduced &gt;60% in 11–12 year-old players where body checking was disallowed in games nationally in Canada in 2013. Objective: To evaluate the risk of injury and concussion associated with policy change disallowing body checking in games in non-elite Bantam (ages 13–14) ice hockey leagues, compared to body checking leagues. <h3>Methods</h3> This is a cohort study. Bantam players were recruited from non-elite Bantam teams where policy allowed body checking and following policy change where policy disallowed body checking (2014–2016). A validated injury surveillance system was used to collect preseason, exposure, and injury data. All ice hockey injuries were identified by a team safety designate. Any player with a suspected concussion was referred to a study sport medicine physician. Multivariable Poisson regression analyses controlled for relative age, previous injury, and clustering by team (offset by exposure hours). <h3>Findings</h3> Forty-nine body checking teams (608 players) and 33 teams non-body checking teams (396 players) participated. There were 123 game injuries [incidence rate (IR)=7.61/1000 hours] and 53 game concussions (IR=3.28/1000 hours). After policy change, there were 27 game injuries (IR=3.19/1000 hours) and 14 game concussions (IR=1.65/hours). Policy disallowing body checking was associated with a reduced rate of all injury [incidence rate ratio (IRR)=0.36 (95% CI; 0.21–0.61)], injury (time-loss &gt;7 days) [IRR=0.35 (95% CI; 0.2–0.62)], concussion [IRR=0.43 (95% CI; 0.21–0.88)], and concussion (time-loss &gt;10 days) [IRR=0.4 (95% CI; 0.18–0.87)]. <h3>Conclusion</h3> Policy change disallowing body checking in non-elite Bantam ice hockey resulted in a 64% reduction in injury and 57% reduction in concussion rate. <h3>Policy implications</h3> These findings have important implications for sport policy change informing a reduction in the public health burden of injury.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,319 · 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 tête enseignante, 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
Publié2018
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Résumé présentoui

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