A video analysis examination of the frequency and type of head impacts for player positions in youth ice hockey and FE estimation of their impact severity
Notice bibliographique
Résumé
This research employed head impact frequency and frequency of estimated strain to analyse the influence of player position on brain trauma in U15 and U18 youth ice hockey. The methods involved a video analysis of 30 U15 and 30 U18 games where frequency, type of head impact event, and player position during impact was recorded. These impacts were then simulated in the laboratory using physical reconstructions and finite element modelling to determine the brain strains for each impact category. U15 forwards experienced significantly higher head impact frequencies (139) when compared to defenceman (50), with goalies showing the lowest frequency (6) (p < 0.05). U18 forwards experienced significantly higher head impact frequencies (220) when compared to defenceman (92), with goalies having the least frequent head impacts (4) (p < 0.05). The U15 forwards had a significantly higher frequency of head impacts at the very low and med strains and the U18s had higher frequency of head impacts for the very low and low level strains (p < 0.05). Game rule changes and equipment innovation may be considered to mitigate the increased risk faced by forwards compared to other positions in U15 and U18 youth ice hockey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».