Investigation of an Ice Hockey Helmet Test Protocol Representing Three Concussion Event Types
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although ice hockey helmet standards mitigate the risk of catastrophic head injuries, the risk of concussion remains high. To improve protection, helmets need to be evaluated using impact conditions reflecting how concussions occur in ice hockey. The purpose of this research was to evaluate how three helmet impact tests represent three common concussive events in ice hockey. An ice drop test (representing head-to-ice impacts), 30° and 45° anvil boards drop tests (representing head-to-boards impacts), and medium and high shoulder compliance pneumatic ram tests (representing shoulder-to-head impacts) were performed on a hybrid III headform. Finite element analysis using the University College Dublin Brain Trauma Model was conducted to calculate maximum principal strain (MPS). The mean dynamic response and MPS from each helmet test were compared to a dataset of concussive injury reconstructions. Stepwise forward multiple linear regressions identified the dynamic response variables producing the strongest relationship with MPS for each helmet test and concussion reconstructions. The results indicated that the ice and boards drop test and shoulder ram test had magnitudes and relationships between variables similar to the concussion reconstructions. The proposed testing methodologies in this study closely approximated concussion mechanics in ice hockey and inform improved helmet test standards and design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».