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Enregistrement W4225534141 · doi:10.1136/bmjsem-2022-sportskongres.21

108 Protective equipment in youth ice hockey: are mouthguards and helmet age relevant in evaluating concussion risk?

2022· article· en· W4225534141 sur OpenAlexaff
Ash T Kolstad, Paul Eliason, Jean‐Michel Galarneau, Amanda M. Black, Brent Hagel, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueAbstracts · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConcussionIce hockeyMouthguardMedicinePoison controlPhysical therapyInjury preventionIncidence (geometry)Occupational safety and healthRate ratioPhysical medicine and rehabilitationConfidence intervalMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<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/&lt;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.

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)0,006
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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