Higher Rates of Head Contacts, Body Checking, and Suspected Injuries in Ringette Than Female Ice Hockey: Time to Ring in Opportunities for Prevention
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Ringette and female ice hockey are high participation sports in Canada. Despite policies disallowing body checking, both sports have high injury and concussion rates. This study aimed to compare physical contact (PC), head contact (HC), and suspected injury and concussion incidence rates (IRs) in female varsity ringette and ice hockey. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Canadian ice arenas. PARTICIPANTS: Eighteen Canadian female university ringette and ice hockey tournament/playoff games in the 2018-2019/2019-2020 seasons. ASSESSMENT OF RISK FACTORS: Game video-recordings were analyzed using Dartfish video-analysis software to compare both sports. MAIN OUTCOME MEASURES: Univariate Poisson regression analyses (adjusted for cluster by team, offset by game-minutes) were used to estimate PC, HC, and suspected injury IRs and incidence rate ratios (IRRs) to compare rates across sports. Proportions of body checks (level 4-5 trunk PC) and direct HC (HC 1 ) penalized were reported. RESULTS: Analyses of 36 team-games (n = 18 ringette, n = 18 hockey) revealed a 19% lower rate of PCs in ringette than ice hockey {IRR = 0.81 [95% confidence interval (CI), 0.73-0.90]}, but a 98% higher rate of body checking [IRR = 1.98 (95% CI, 1.27-3.09)] compared to ice hockey. Ringette had a 40% higher rate of all HC 1 s [IRR = 1.40 (95% CI, 1.00-1.96)] and a 3-fold higher rate of suspected injury [IRR = 3.11 (95% CI, 1.13-8.60)] than ice hockey. The proportion of penalized body checks and HC 1 s were low across sports. CONCLUSIONS: Body checking and HC 1 rates were significantly higher in ringette compared to ice hockey, despite rules disallowing both, and very few were penalized. These findings will inform future injury prevention research in ringette and female 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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».