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Enregistrement W3195571239 · doi:10.11575/prism/38981

Equipment and Concussion in Youth Ice Hockey and Ringette

2021· dissertation· en· W3195571239 sur OpenAlexfundno aff
Ashley Kolstad

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchInternational Olympic CommitteeUniversity of TorontoYork UniversityMcGill UniversityUniversity of CalgaryAlberta Children's Hospital Research InstituteUniversity of OttawaUniversity of AlbertaUniversité Laval
Mots-clésIce hockeyConcussionPsychologyAeronauticsApplied psychologyPhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationEngineeringMedicineMedical emergencyInjury preventionPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis examined equipment related to concussion prevention in youth ice hockey and ringette players. The first study examined potential equipment-related risk factors for concussion in youth ice hockey players. We considered both a prospective cohort (rate of concussion) and nested case (concussion) control (musculoskeletal injury) design (odds of concussion) for each equipment characteristic. Main results showed significant lower rates and odds of concussion for mouthguard wearers (when compared to non-wearers) and no differences in concussion likelihood for newer and older helmet ages. The second study examined the feasibility and reliability for conducting virtual helmet fit assessments in youth ice hockey and ringette players for future concussion prevention examination. The results indicated high percent agreement (≥80%) for reliability on almost all criteria for virtual assessments and barriers for assessments related to technology (e.g., camera quality) and environment (e.g., lighting). Overall, equipment may be important for concussion prevention and player safety.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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