Trends in match concussion incidence and return-to-play time in male professional Rugby Union: A 16-season prospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To describe trends in the incidence of match concussions and time to return-to-play in professional rugby union. METHODS: Match concussion incidence (injuries per 1000 player-match-hours) and time to return-to-play (mean and median days absence) were recorded in 3006 male professional rugby union players over 16 seasons (2002/03 - 2018/19). RESULTS: From 2002/03 to 2009/10, incidence of concussions was stable at 4.3/1000 player-match-hours. From 2009/10 to 2018/19, there was an increase in concussion incidence, with the highest incidence in 2016/17 at 20.9/1000 player-match-hours (95% CI: 17.9-24.3). Annual prevalence of concussion also increased, suggesting more players were concussed rather than the same players sustaining more concussions. Before the introduction of standardized graduated return-to-play (GRTP) guidelines in 2011, 27% of players returned to play in <6 days. After the introduction of the GRTP, this decreased to 7%, with no players returning in <6 days after 2014/15. Between 2002/03 and 2018/19, incidence of all other injuries remained stable. CONCLUSIONS: From 2009/10 onwards, the incidence of diagnosed concussions increased. Since the introduction of the GRTP, there has been a dramatic reduction in the number of players returning in <6 days.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».