It Takes Two to Tango: High Rates of Injury and Concussion in Ball Carriers and Tacklers in High School Boys' Rugby
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine injury and concussion rates, mechanisms, locations, and types of injury in Canadian high school male rugby. DESIGN: Prospective cohort study. SETTING: High school male rugby. PARTICIPANTS: A total of 429 high school players (2018: n = 225, 2019: n = 256) were recruited from 12 teams in 7 schools in Calgary, Canada. INTERVENTIONS: None. MAIN OUTCOME MEASURES: Injury surveillance included baseline questionnaires, weekly exposure, and injury reports. Injuries included those requiring medical attention, resulted in time loss and/or inability to complete a session. Concussion was defined as per the fifth Consensus on Concussion in Sport, and all players with a suspected concussion were referred to a study sport medicine physician. RESULTS: A total of 134 injuries were captured, leading to an injury incidence rate (IR) of 57.9/1000 hours [95% confidence intervals (CIs): 45.4-73.8]. Median time loss was 6 days (range: 0-90). Injuries to the head were the most common (40%), followed by shoulder (12%) and ankle (10%). The concussion IR was 22.0/1000 hours (95% CIs: 15.9-30.4), which was the most common injury type (38%), followed by sprain (20%) and strain (15%). Sixty-five percent of injuries occurred in the tackle (ball carrier 35%, tackler 30%) and 76% of concussions (ball carrier 41%, tackler 35%). CONCLUSIONS: The rate of injury and concussion in Canadian youth high school male rugby is high, with tackle-related injuries and concussions the most common. Given this, there is a critical need for implementation of prevention strategies, in particular targeting concussion and the tackle event (eg, neuromuscular, tackle training, and law changes).
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».