Physical Contact and Suspected Injury Rates in Female versus Male Youth Ice Hockey: A Video-Analysis Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Canada's national winter sport of ice hockey has high youth participation; however, research surrounding female ice hockey is limited and the injury burden remains high. This study compared rates of head contact (HC), body checking (BC; high-intensity player-to-player contact), and suspected concussion between female and male youth ice hockey. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Game video-recordings captured in Calgary, Canada. PARTICIPANTS: Ten female (BC prohibited) and 10 male (BC permitted) U15 elite AA (13-14-year-old) game video-recordings collected in the 2021 to 22 seasons and 2020 to 21, respectively. ASSESSMENT OF RISK FACTORS: An analysis of player-to-player physical contact and injury mechanisms using video-analysis. MAIN OUTCOME MEASURES: Videos were analyzed in Dartfish video-analysis software and all physical contacts were coded based on validated criteria, including HCs (direct [HC1], indirect [HC2]), BC (levels 4-5 on a 5-point intensity scale), and video-identified suspected concussions. Univariate Poisson regression clustering by team-game offset by game-length (minutes) were used to estimate incidence rates and incidence rate ratios (IRR, 95% confidence intervals). RESULTS: The female game had a 13% lower rate of total physical contacts (IRR = 0.87, 0.79-0.96) and 70% lower rate of BC (IRR = 0.30, 0.23-0.39). There were however no differences in the rates of direct HC (IRR = 1.04, 0.77-1.42) or suspected concussion (IRR = 0.42, 0.12-1.42) between the cohorts. Although prohibited in the female game, only 5.4% of HC1s and 18.6% of BC resulted in a penalty. CONCLUSIONS: The rates of HC1s and suspected concussions were similar across youth ice hockey. BC rates were lower in the female game, yet still prevalent despite being prohibited.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».