MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4319293998 · doi:10.1080/00913847.2023.2177080

The impact of COVID-19 on national hockey league players’ return to play

2023· article· en· W4319293998 sur OpenAlexaff
Jasmine Lyng, Marc Morissette, Dan Ogborn, Jeff Leiter, Peter MacDonald, Robert Longstaffe

Notice bibliographique

RevueThe Physician and Sportsmedicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensPan Am ClinicUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)LeagueIce hockeyDemographics2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MedicineDemographyInternal medicinePhysical medicine and rehabilitationVirologyPhysicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Evaluate the on-ice performance and return to play (RTP) rate following COVID-19 for National Hockey League (NHL) players during the 2020–21 season.Methods Players with COVID-19 during the abbreviated 2020–21 season were identified using publicly accessible online sources. Demographics and on-ice metrics were accessed using the NHL’s online statistics website. The length of time, rate of RTP, and games missed due to COVID-19 were analyzed. Primary outcomes included average time on ice (TOI) per game (TOI/G), average TOI per shift (TOI/S), and points per game (PPG) compared at different timepoints including pre- and post-COVID-19.Results A total of 73 players (47 forwards, 18 defensemen, 8 goalies) had a documented COVID-19 diagnosis during the abbreviated 2020–21 season. Players missed an average of 5.6 games (14.7 days) due to COVID-19. The post-COVID-19 RTP rate was 97.3%, including playoffs. No differences were found in TOI/G between the pre- (15.7 ± 3.9 min) and post-COVID-19 (15.8 ± 3.4 min, p = 0.874) or in the first (15.8 ± 4.0 min) and second week (15.9 ± 3.8 min, p = 0.925) returned. TOI/shift did not change from pre- (45.6 ± 5.3 sec) to post-COVID-19 (46.7 ± 4.6 sec, p = 0.035) or in first (46.2 ± 5.4 sec) and second week post-COVID-19 (46.2 ± 4.8 sec, p = .854). No differences were identified for PPG between career, pre-COVID-19, and post-COVID-19 (0.44 vs 0.38 vs 0.41; p = 0.274).Conclusion RTP post-COVID was markedly high for NHL players. While the effects of COVID-19 on specific physiological measures remains to be elucidated, this study found NHL players do not have reduced performance following COVID-19.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,332 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Physician and SportsmedicineMême sujetSports injuries and preventionTravaux en français237 207