A New In-Skates Balance Error Scoring System for Ice Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Evaluate a new in-skates balance error scoring system (SBESS) for ice hockey players wearing their equipment. DESIGN: Prospective, randomized, single blinded study. SETTING: Sport Medicine Clinic. PARTICIPANTS: Eighty university hockey players. INTERVENTION: A control group performed the SBESS assessment at rest on 2 separate occasions and an experimental group performed the assessment at rest and after exertion. The SBESS consists of maintaining different stances on ice skates for 20 seconds each, while wearing full equipment (no stick, gloves and helmet) and standing on a hard rubber surface. Three independent reviewers scored the video recorded assessments. MAIN OUTCOMES MEASURES: Primary outcome was the number of balance errors and the secondary outcome was the number of falls. RESULTS: The control group's median SBESS scores were 2 and 3 on the first and second attempts at rest, respectively. The experimental group's median SBESS scores were 2 at rest and 2 after exertion. There was no fatigue effect and no athletes fell while performing the test. Of the 4 stances tested, the tandem stance had the highest variability in error scores between athletes and when repeated by the same athlete. The intraclass correlation coefficient (ICC) for interrater reliability was above 0.82, and the intrarater reliability ICC was above 0.86 for all SBESS scores. There was no concordance between the SBESS and the modified BESS. CONCLUSIONS: The SBESS, omitting the tandem stance, is a safe and reproducible sideline balance assessment of ice hockey players wearing full equipment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».