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Enregistrement W2981618089 · doi:10.1097/corr.0000000000000995

Women Are at Higher Risk for Concussions Due to Ball or Equipment Contact in Soccer and Lacrosse

2019· review· en· W2981618089 sur OpenAlexaboutno aff
Daphne I. Ling, Jennifer Cheng, Kristen Santiago, Brittany Ammerman, Bridget Jivanelli, Jo A. Hannafin, Ellen Casey

Notice bibliographique

RevueClinical Orthopaedics and Related Research · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionMedicineBasketballAthletesPhysical therapyInjury preventionPoison controlRate ratioIncidence (geometry)Psychological interventionSports medicineConfidence intervalInternal medicinePsychiatryEmergency medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: There is ample evidence to suggest sex- and gender-based differences in the incidence of sports-related concussions. The mechanisms of concussion may vary between male and female athletes and contribute to this observed difference. Understanding the underlying etiology by pooling data from primary studies across different settings and sport types will inform interventions that can reduce concussion rates. QUESTIONS/PURPOSES: Specifically, we asked: (1) In which sports are female athletes less likely to experience concussions from player contact? (2) In which sports are female athletes more likely to experience concussions because of ball or equipment contact? METHODS: PubMed, EMBASE, and Cochrane Library databases were searched to identify articles published from January 2000 to December 2018. Ten studies met the inclusion criteria, which were studies that reported concussion incidence by mechanism for both male and female athletes. Exclusion criteria included non-English studies, conference abstracts, and studies on non-sports related concussions. The sports represented by the 10 studies included ice hockey (n = 4), soccer (n = 5), basketball (n = 4), baseball/softball (n = 4), and lacrosse (n = 5). The rate ratio was calculated as the incidence rate in female athletes/male athletes for each concussion mechanism or activity. Data were pooled using the DerSimonian-Laird random-effects model. Study quality was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. RESULTS: Female athletes were at lower risk of player-contact-induced concussions in lacrosse (pooled rate ratio 0.33 [95% CI 0.25 to 0.43]; p < 0.001), basketball (pooled rate ratio 0.86 [95% CI 0.76 to 0.97]; p = 0.01), ice hockey (pooled rate ratio 0.64 [95% CI 0.56 to 0.73]; p < 0.001), soccer (pooled rate ratio 0.70 [95% CI 0.66 to 0.75]; p < 0.001), and soccer heading (pooled rate ratio 0.80 [95% CI 0.72 to 0.90]; p < 0.001); in these sports, men were at higher risk of concussions from player contact. Female athletes were more likely to experience concussions because of ball or equipment contact in lacrosse (pooled rate ratio 3.24 [95% CI 2.10 to 4.99]; p < 0.001), soccer (pooled rate ratio 2.04 [95% CI 1.67 to 2.49]; p < 0.001), and soccer heading (pooled rate ratio 2.63 [95% CI 1.84 to 3.77]; p < 0.001). CONCLUSIONS: The mechanism or activity underlying concussions differs between male and female athletes across different sports. This finding remains the same regardless of whether there are rule differences between the men's and women's games. The implementation of other interventions are required to further ensure player safety, including protective head equipment, concussion prevention training, or rules limiting player contact in the men's game. LEVEL OF EVIDENCE: Level III, retrospective study.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,005
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,462
Tête enseignante GPT0,561
Écart entre enseignants0,100 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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