450 Injury rates, types and mechanisms in sledge hockey: implications for grassroots through elite participation
Notice bibliographique
Résumé
Background Injuries in parasport are not well explored and may lead to detrimental effects in players with pre-existing disabilities. Previous parasport injury studies have focused on elite sledge hockey during winter Paralympics. Reported injury rates in sledge hockey are higher than other winter parasports. Objective To examine concussion and injury rates, locations, types, mechanisms, and risk factors in sledge hockey. Design Cross-sectional survey. Setting Sledge hockey players across all levels of play. Participants Sledge hockey players (ages≥14 years) recruited worldwide following the 2019–2020 season through email, social media and word of mouth communication. Ninety-two players initiated the survey and 77 (83.7%) answered questions related to sledge hockey injuries. Assessment of Risk Factors Risk factors considered participant demographics (e.g., age, sex, disability, level of play). Main Outcome Measurements One-year injury rates (IR) and incidence rate ratios (IRR) were estimated based on univariate Poisson regression analyses. Injury proportions by type, location, and mechanism were described. Results There were 47 injuries reported including 16 concussions in 9/77 (11.7%) players and 31 non-concussion injuries in 20/77 (26.0%) players. The overall IR was 13.2 injuries/1000 athlete-exposures (95%CI;9.6–17.6). The game IR (28.4 injuries/1000 game-exposures, 95%CI;18.6–41.7) was significantly higher than for practices (4.4 injuries/1000 practice-exposures, 95%CI;2.2–7.9) (IRR=6.5, 95%CI;3.1–14.5). Significant injury: (1) locations were the head (34.0%), wrist/hand (14.8%) and shoulder (10.6%); (2) types were concussion (36.2%) and bone fracture (8.5%); and (3) mechanism was body checking (42.1% of injuries caused by contact with another player). Age, sex, disability type, and level of play were not found to be injury risk factors. Conclusions Concussions and upper extremity injuries were the most common sledge hockey injuries reported, with body checking being the most common mechanism. This research will inform the development of sledge hockey injury prevention strategies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».