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Enregistrement W3214877219 · doi:10.1136/bjsports-2021-ioc.199

216 Who’s keeping score? The effect of a score differential based running time rule on head impact rates in Canadian high school tackle football

2021· article· en· W3214877219 sur OpenAlexaffabout
Mark Patrick Pankow, Reid A. Syrydiuk, Ash T Kolstad, Sagar Grewal, Christian A. Clermont, Christopher R. Dennison, Brent Hagel, Martin Mrázik, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiverse Approaches in Healthcare and Education Studies
Établissements canadiensSpinal Cord Injury AlbertaAlberta Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of VictoriaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootballTeam sportConfidence intervalComputer sciencePsychologyAthletesSimulationPhysical therapyMedicineStatisticsMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Due to postulated associated long-term health issues in athletes, concussions and head impacts are of concern in tackle football. Football Canada mandated a game clock running-time rule (RTR) in the event of a second-half 35-point difference in games, citing player safety as the main rationale. Objective To examine the effectiveness of RTR on reducing game-related head impact rates in Canadian high school football using video analysis. Design Cross-sectional. Setting Calgary, Canada. Participants Players on two junior division high school teams (ages 15–16) in Calgary, Alberta were included. Fourteen games from the 2019 season (Team A: n=8, Team B: n=6) were videotaped for analyses. Assessment of Risk Factors Traditionally, the clock stops between plays until the referee signals for the clock to resume. With RTR the clock continues (except during exceptional circumstances such as injury, scores, or timeouts) in the event of a point differential of 35 points or greater in the second half of a game. Main Outcome Measurements Head impacts were reported as incidence rates (IR) [# head impacts/100 player-game-minutes (PGM) (95% confidence intervals (95% CI)]. Incidence rate ratios (IRR), offset for PGM, adjusted for game outcome (e.g., win, loss) and clustering by team game were used to compare score differential in games with and without running-time (≥35 points vs. <35 points) by team unit (e.g., offense, defense). Results RTR games yielded 24% fewer plays than non-RTR games (IRR: 0.76, 95% CI: 0.68, 0.84). Head impact IR in RTR games were lower than non-RTR games for offensive units (IRR:0.80; 95% CI:0.68, 0.95) and defensive units (IRR:0.76; 95% CI:0.59, 0.99). There were no differences in special teams units. Conclusions RTR reduced game-related head impact IRs in this cohort for both offensive and defensive units. Sport governing bodies should consider the potential effect of RTR on injury and concussion rates at the youth level.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,314 · 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'admission2
Résumé présentoui

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