Comparison of dynamic response and maximum principal strain of diagnosed concussion in professional men’s rugby league
Notice bibliographique
Résumé
Rugby league has been identified as a contact sport with a high incidence of concussion. Research has been conducted to describe incidence and mechanisms of concussion in rugby league, however the risks associated with injury events (shoulder, hip, head to head) are unknown. The purpose of this study was to describe the common injury events leading to concussion in the National Rugby League and compare these events through analysis of dynamic response and brain tissue deformation. Twenty-seven impact videos of concussive injuries were physically reconstructed to obtain linear and rotational accelerations of the head. Dynamic response data were input into the University College Dublin Brain Trauma Model (UCDBTM) to calculate maximum principal strain (MPS). Head-to-head events produced a short duration event with an average peak linear and peak rotational acceleration of 205 g and 15,890 rad/s2, respectively, which were significantly greater than the longer duration hip-to-head (24.7 g and 2650 rad/s2) and shoulder-to-head (24.2 g and 3280 rad/s2) impacts. There were no differences in MPS between events. These results suggest that risk of strain to the brain may be produced by short and long duration acceleration events. Thus, both of these accelerations need to be accounted for in the development of improved head and body protection in rugby. In addition, this data demonstrates that these events cause a risk of concussion requiring efforts to limit or modify how energy is transferred to the head.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 ».