The Impact of Impacts: Repetitive Head Impact Exposure in Canadian University Football Players
Notice bibliographique
Résumé
Due to the physical nature of the game and repeated head impacts between players each play, the sport of football has one of the highest incidence rates of concussion. With nearly two million participants, this incidence rate translates to a reserved estimate of 100,000 concussions per year due to the contact nature of the sport. Injury thresholds have proven difficult to establish, so American football concussion research has shifted focus to measuring the accumulation of repetitive head impacts. As there are numerous rule differences between Canadian and American football, head impact exposure may present differently for Canadian players. Accordingly, the objective of this thesis was to investigate the effect of cumulative head impacts on Canadian university football players. This was achieved through three research projects using helmet-mounted sensors to monitor head impacts experienced by football players in practices and games, and measuring brain function via saccadic eye movements. Results illustrated that there were no differences in linear and rotational accelerations between striking and struck players during a collision. However, head impacts that occurred during kickoff plays experienced linear head accelerations that were double in magnitude and rotational head accelerations that were triple in magnitude than other special teams, offensive, and defensive plays (Chapter 2). Furthermore, the accumulation of head impacts significantly increased football players’ saccade latencies, which persisted over two successive seasons (Chapter 3). The total number of head impacts experienced during their career was significantly affected by a player’s position, and not their seniority (Chapter 4). In conclusion, this thesis identified football plays that resulted in high magnitude head accelerations, quantified the effect of individual head impacts on brain function using saccade latencies, and characterized career head impact exposure for football players. These results provide evidence that football head impact exposure needs to be reduced for the health of the players. Coaches and league administrators can use evidence-based research to employ strategies to reduce the number of head impacts to the sport of football.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».