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Enregistrement W2981887602 · doi:10.3390/sports7110227

What Is Injury in Ice Hockey: An Integrative Literature Review on Injury Rates, Injury Definition, and Athlete Exposure in Men’s Elite Ice Hockey

2019· review· en· W2981887602 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSports · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyElitePsychologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injuries in men's elite ice hockey have been studied over the past 40 years, however, there is a lack of consensus on definitions of both injury and athlete exposure. These inconsistencies compromise the reliability and comparability of the research. While many individual studies report injury rates in ice hockey, we are not aware of any literature reviews that have evaluated the definitions of injury and athlete exposure in men's elite ice hockey. The purpose of this integrative review was to investigate the literature on hockey musculoskeletal injury to determine injury rates and synthesize information about the definitions of injury and athlete exposure. Injury rates varied from 13.8/1000 game athlete exposures to 121/1000 athlete exposures as measured by player-game hours. The majority of variability between studies is explained by differences in the definitions of both injury and athlete exposure. We were unable to find a consensus injury definition in elite ice hockey. In addition, we were unable to observe a consistent athlete exposure metric. We recommend that a consistent injury definition be adopted to evaluate injury risk in elite ice hockey. We recommend that injuries should be defined by a strict list that includes facial lacerations, dental injuries, and fractures. We also recommend that athlete exposure should be quantified using player-game hours.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,934
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,320 · 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