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Enregistrement W4322616575 · doi:10.1097/jsm.0000000000001133

Can Referees Assess Head Contact Penalties Correctly in Canadian Youth Ice Hockey? A Video Analysis Study

2023· article· en· W4322616575 sur OpenAlexaffabout
Rylen A. Williamson, Ash T Kolstad, Paul Eliason, Brent Hagel, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyConcussionGold standard (test)MedicinePhysical therapyPoison controlInjury preventionPhysical medicine and rehabilitationMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To help address the high concussion burden in Canadian youth ice hockey, our primary objective was to examine the concurrent validity of youth ice hockey referees' ability to assess head contacts (HCs) and associated penalties using video analysis methods after implementation of the "zero tolerance for HC" policy by Hockey Canada. STUDY DESIGN: Cross-sectional study. PARTICIPANTS: Certified Level II-III referees in Alberta, Canada. INTERVENTION: A secured online survey with 60 videos (10 to 15 seconds) containing a player-to-player physical contact with or without a HC from elite U15 (ages 13 to 14) youth ice hockey games. OUTCOME MEASURES: Survey questions were completed by all referees for each video, including (1). 'Did you see a player-to-player contact?', (2). 'Should a penalty be assessed?', and if yes, (3). 'Which player, penalty type, and penalty intensity?' Referee assessments were compared with a consensus agreement from 2 national and member (top level) gold standard referees for concurrent validity through percent agreement and sensitivity/specificity measures. RESULTS: Complete-case analysis of 100 referees (131 recruited) showed an overall median agreement of 83.5% (sensitivity = 0.74; specificity = 0.69) with the gold standard. Agreement with the gold standard was highest for HC infractions [85.1% (sensitivity = 0.80; specificity = 0.69)], followed by HC penalty type (81.5%) and penalty intensity (53.7%). CONCLUSIONS: Concurrent validity through percent agreement was high (>80%) compared with the gold standard for identifying both HC and other infractions; however, it was moderate for penalty intensity. Although knowledge of identifying HCs and penalties in this survey was acceptable, this study suggests in-game factors (eg, game management and positioning) may be a primary limitation for HC enforcement.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
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 Opus0,317
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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