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Enregistrement W4380285878 · doi:10.3389/fspor.2023.1080356

A case-control study of tackle based head impact event (HIE) risk factors from the first three seasons of the National Rugby League Women's competition

2023· article· en· W4380285878 sur OpenAlexaff
Shreya McLeod, Ross Tucker, Suzi Edwards, Ben Jones, Georgia Page, Mily Spiegelhalter, Grant L. Iverson, Andrew J. Gardner

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Sports and Active Living · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLeagueConcussionMedicineDemographyFootballEnvironmental healthPoison controlPolitical scienceInjury preventionLawSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: The tackle is the most injurious event in rugby league and carries the greatest risk of concussion. This study aims to replicate previous research conducted in professional men's rugby league by examining the association between selected tackle characteristics and head impact events (HIEs) in women's professional rugby league. Methods: We reviewed and coded 83 tackles resulting in an HIE and every tackle (6,318 tackles) that did not result in an HIE for three seasons (2018-2020) of the National Rugby League Women's (NRLW) competition. Tackle height, body position of the tackler and ball carrier, as well as the location of head contact with the other player's body were evaluated. Propensity of each situation that caused an HIE was calculated as HIEs per 1,000 tackles. Results: The propensity for tacklers to sustain an HIE was 6.60 per 1,000 tackles (95% CI: 4.87-8.92), similar to that of the ball carrier (6.13 per 1,000 tackles, 95% CI: 4.48-8.38). The greatest risk of an HIE to either the tackler or ball carrier occurred when head proximity was above the sternum (21.66 per 1,000 tackles, 95% CI: 16.55-28.35). HIEs were most common following impacts between two heads (287.23 HIEs per 1,000 tackles, 95% CI: 196.98-418.84). The lowest propensity for both tackler (2.65 per 1,000 tackles, 95% CI: 0.85-8.20) and ball carrier HIEs (1.77 per 1,000 tackles, 95% CI: 0.44-7.06) occurred when the head was in proximity to the opponent's shoulder and arm. No body position (upright, bent or unbalanced/off feet) was associated with an increased propensity of HIE to either tackler or ball carrier. Conclusions: In the NRLW competition, tacklers and ball carriers have a similar risk of sustaining an HIE during a tackle, differing from men's NRL players, where tacklers have a higher risk of HIEs. Further studies involving larger samples need to validate these findings. However, our results indicate that injury prevention initiatives in women's rugby league should focus on how the ball carrier engages in contact during the tackle as well as how the tackler executes the tackle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,273 · 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 tête enseignante, 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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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