Bodychecking experience and rates of injury among ice hockey players aged 15–17 years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although high rates of injury occur in youth ice hockey, disagreements exist about the risks and benefits of permitting bodychecking. We sought to evaluate associations between experience with bodychecking and rates of injury and concussion among ice hockey players aged 15-17 years. METHODS: We obtained data from a prospective cohort study of ice hockey players aged 15-17 years in Alberta who played in leagues that permitted bodychecking. We collected data over 3 seasons of play (2015/16-2017/18). We compared players based on experience with bodychecking (≤ 2 v. ≥ 3 yr), estimated using local and national bodychecking policy and region of play. We used validated methodology of ice hockey injury surveillance to identify all injuries related to ice hockey games and defined concussions according to the Consensus Statement on Concussion in Sport. RESULTS: We included 941 players who contributed to 1168 player-seasons, with 205 players participating in more than 1 season. Compared with players with 2 years or less of bodychecking experience, those with 3 or more years of experience had higher rates of all injury (adjusted incidence rate ratio [IRR] 2.55, 95% confidence interval [CI] 1.57-4.14), injury with more than 7 days of time loss (adjusted IRR 2.65, 95% CI 1.50-4.68) and concussion (adjusted IRR 2.69, 95% CI 1.34-5.42). INTERPRETATION: Among ice hockey players aged 15-17 years who participated in leagues permitting bodychecking, more experience with bodychecking did not protect against injury. This provides further support for removing bodychecking from youth ice hockey.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».