Effect of Neck Strength on Simulated Head Impacts During Falls in Female Ice Hockey Players
Notice bibliographique
Résumé
International Journal of Exercise Science 14(1): 446-461, 2021. This study examined the effect of isometric cervical strength and impact location of the hockey helmet in mitigating the risk of concussions for two different mechanisms of injury from a fall during head impact simulation testing. Isometric cervical strength was measured on 25 female hockey players to compute and model neck strength on a mechanical neckform. A dual-rail vertical drop system with a helmet mounted on a surrogate headform simulated the mechanisms of injury causing concussions on female ice hockey players. Measures of peak linear acceleration and risk of injury due to a head collision (GSI) were used to assess the magnitude of the head impact due to a fall across three neck strength measures (weak, average, strong), three helmet locations (front, rear, side), and two mechanisms of injury (direct, whiplash+impact). A three-way ANOVA revealed a significant main effect for impact mechanism on the magnitude of peak linear acceleration and GSI, with the whiplash+impact mechanism generating significantly greater peak linear acceleration and GSI than the direct impact mechanism. A significant two-way interaction effect was found between impact location and mechanism of injury on peak linear acceleration measures, with the direct impact on the side location generating significantly greater peak linear acceleration than the frontal location. On the contrary, the whiplash+impact mechanism revealed that the frontal impact location produced significantly greater peak linear acceleration than the side location. This outcome suggests the geometry of the helmet material and the type of mechanism of injury both play a role in concussion risk.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».