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Enregistrement W4287840948 · doi:10.1097/jsm.0000000000001060

Evaluating the Effect of Policy Prohibiting Body Checking on Physical Contacts in U15 and U18 Youth Ice Hockey Leagues

2022· article· en· W4287840948 sur OpenAlexaffabout
Ash T Kolstad, Mathieu Chin, German Martinez, Leticia Janzen, Maciej Krolikowski, Claude Goulet, Luc Nadeau, Brent Hagel, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteUniversité LavalAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePoison controlIce hockeyDemographyInjury preventionRate ratioConfidence intervalPhysical medicine and rehabilitationMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To compare physical contacts (PCs) and head contacts (HCs) in nonelite U15 (ages 13-14) and U18 (ages 15-17) ice hockey players in body checking (BC) and non-BC leagues. DESIGN: Cohort video analysis study. SETTING: Ice hockey arenas in Calgary, Canada. PARTICIPANTS: Players from 13 BC and 13 non-BC games at the nonelite U15 and U18 levels (n = 52 total games). ASSESSMENT OF RISK FACTORS: Games were videotaped and analyzed to compare PC variables between leagues allowing and prohibiting BC. MAIN OUTCOME MEASURES: Validated methodology for PC type (trunk PC and other types of PC with limb/stick/head), intensity (low and high intensity), and HC. Incidence rate ratios (IRRs) were estimated using Poisson regression (controlling for cluster by team game and offset by player minutes) to compare the incidence of PCs in BC and non-BC games. RESULTS: The rate of trunk PCs was lower in the non-BC leagues for both U15 (IRR = 0.50, 99% confidence interval [CI]: 0.43-0.58) and U18 (IRR = 0.56, 99% CI: 0.46-0.67) players. This was most significant for BC contacts (U15: IRR = 0.18, 99% CI: 0.11-0.29; U18: IRR = 0.16, 99% CI: 0.08-0.34), although also significant for body contacts (U15: IRR = 0.54, 99% CI: 0.46-0.64; U18: IRR = 0.58, 99% CI: 0.48-0.70), other PCs, (U15: IRR = 0.60, 99% CI: 0.45-0.78; U18: IRR = 0.71, 99% CI: 0.58-0.88), and HCs (U15: IRR = 0.40, 99% CI: 0.22-0.71; U18: IRR = 0.37, 99% CI: 0.25-0.57). CONCLUSIONS: The incidence of BC was 82% lower in the U15 and 84% lower in U18 levels not allowing BC, with lower HC and other PC rates also in non-BC leagues. These findings demonstrate high adherence with BC policy change in youth ice hockey.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,456

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,394 · 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'admission2
Résumé présentoui

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