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Enregistrement W3217182022 · doi:10.1136/bjsports-2021-ioc.394

430 A novel virtual helmet fit assessment for ice hockey and ringette players amidst the COVID-19 pandemic

2021· article· en· W3217182022 sur OpenAlexaffabout
Ash T Kolstad, Linden C. Penner, Alexandra J. Sobry, Amanda M. Black, Brent Hagel, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevuePoster presentations · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeySports medicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyComputer scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background</h3> Proper helmet fit is an important consideration for preventing head injuries, including concussions, in helmeted sports like youth ice hockey and ringette. Helmet fit assessments are typically completed in-person; however, this was not possible given COVID-19 restrictions. Thus, alternative considerations for virtual assessments were required. <h3>Objective</h3> To examine the feasibility and inter-rater reliability of virtual ice hockey and ringette helmet fit assessments. <h3>Design</h3> Cross-sectional. <h3>Setting</h3> Calgary, Canada. <h3>Participants</h3> Elite/upper division youth (ages 13–18) ice hockey (n=31 males) and ringette (n=30 females) players. <h3>Assessment of Risk Factors</h3> Standardized ice hockey/ringette helmet fit criteria were developed and reliable for in-person assessments. Criteria were adapted for virtual delivery to participants over ZOOM video platform individually by two trained assessors per sport. <h3>Main Outcome Measurements</h3> Twelve helmet fit criteria scored as yes/proper fit or no/poor fit were used to assess helmet shell fit (e.g., helmet fits snug, doesn’t cover eyes), positioning (e.g., helmet is 1–2 finger widths above eyebrows, covers base of skull), facemask fit (e.g., chin piece fits, facemask does not move left/right), and others. Percent agreement (PA) between raters was used to describe inter-rater reliability, and each rater documented barriers for completing the assessments virtually. <h3>Results</h3> Acceptable PA (&gt;80%) was demonstrated for 8/12 criterion for ice hockey and 9/12 for ringette. Below acceptable agreement was found for all four criterion assessing the helmet facemask fit (PA range: 48%-74%) in ice hockey players and criteria for the chin straps fit (PA=66%), helmet positioning (PA=73%), and facemask fit (PA=63%) in ringette players. Common barriers were related to technology (e.g., audio/video quality) and environment (e.g., noisy, lighting). <h3>Conclusions</h3> Virtual helmet fit assessments are feasible and reliable for most criteria, with more training required for criteria below acceptable agreement. Virtual assessments provides another option for assessing helmet fit for concussion prevention in helmeted sports.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, 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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