Basketball vs. Hockey—The Changing Face of Sport-Related Injuries in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterize and compare the incidence of basketball-related, soccer-related, and hockey-related injuries over a 10-year period. DESIGN: Cohort analysis of sport-related injuries using multiple Ontario healthcare databases. SETTING: Emergency department visits in Ontario, Canada. PATIENTS: Any patient who sustained musculoskeletal injuries sustained while playing basketball, soccer, or hockey between 2006 and 2017 were identified. ASSESSMENT OF RISK FACTORS: Sport of injury, age, sex, rurality index, marginalization status, and comorbidity score. MAIN OUTCOME MEASURES: Annual Incidence Density Rates of injury were calculated for each sport, and significance of trends was analyzed by assessing overlap of 95% confidence intervals. RESULTS: One lakhs eighty five thousand eighty hundred sixty-eight patients (median age: 16 years, interquartile range 13-26) received treatment for sport-related injuries (basketball = 55 468; soccer = 67 021; and hockey = 63 379). The incidence of basketball-related and soccer-related injuries increased from 3.4 (3.3-3.5) to 5.6 (5.5-5.7) and 4.4 (4.3-4.5) to 4.9 (4.8-5) per 10 000 person years, respectively, whereas the incidence of hockey-related injuries decreased from 4.7 (4.6-4.8) to 3.7 (3.6-3.8). Patients with basketball injuries were more marginalized (3.01 ± 0.74) compared with patients with soccer and hockey injuries (2.90 ± 0.75 and 2.72 ± 0.69, respectively). CONCLUSIONS: Accurate regional epidemiologic information regarding sports injuries can be used to guide policy development for municipal planning and sport program development. The trends and demographic patterns described highlight general and sport-specific injury patterns in Ontario. Populations with the highest incidence of injury, most notably adolescents and men older than 50, may represent an appropriate population for injury risk prevention.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».