108 Protective equipment in youth ice hockey: are mouthguards and helmet age relevant in evaluating concussion risk?
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Introduction</h3> The high concussion burden in youth ice hockey is concerning. An important yet understudied area for prevention is protective equipment (e.g., wearing a mouthguard, age of helmet). Therefore, the objective of this study was to compare incidence rates of concussion between players based on mouthguard use and helmet age. <h3>Materials and Methods</h3> This prospective cohort collected concussion information and player participation over five seasons (2013/14–2017/18) in male and female youth ice hockey players (ages 11–18). Baseline assessments were completed near the season start and collected reports on mouthguard use (yes, no), helmet age (newer/<2 years old, older/≥2 years old), and other important covariables (i.e., weight, age group, position of play, concussion history, body checking). Moreover, each player’s participation hours and the number of therapist-suspected and physician-diagnosed concussions were collected throughout each season. A multilevel negative binomial regression model was used to estimate the concussion incidence rate and incidence rate ratio (IRR) for equipment. <h3>Results</h3> The model included 426 player concussions (suffered by 369 players) with 271,148.7 player-hours and was adjusted for covariables, clustered by team, and offset by player-hours. Results showed that players who reported wearing a mouthguard had a 28% lower concussion rate compared with non-wearers (IRR=0.72, 95%CI: 0.55–0.93) while no differences in the concussion rate between newer and older helmet ages (IRR=0.94, 95%CI: 0.76–1.16) were detected. <h3>Conclusions</h3> Wearing a mouthguard was associated with significantly lower concussion rates; thus, policy mandating use should be considered in youth ice hockey. More specific helmet age categories may require further investigation.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».