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Enregistrement W4382632244 · doi:10.1097/jsm.0000000000001169

Shoulder Check: Investigating Shoulder Injury Rates, Types, Severity, Mechanisms, and Risk Factors in Canadian Youth Ice Hockey

2023· article· en· W4382632244 sur OpenAlexaffabout
Eric Gibson, Paul Eliason, Amanda M. Black, Constance Lebrun, Carolyn A. Emery, Kati Pasanen

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueShoulder Injury and Treatment
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIce hockeyRate ratioPoisson regressionPhysical therapyConfidence intervalInjury preventionPoison controlDemographyConcussionIncidence (geometry)Cohort studyEmergency medicinePhysical medicine and rehabilitationPopulationInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To describe shoulder-related injury rates (IRs), types, severity, mechanisms, and risk factors in youth ice hockey players during games and practices. DESIGN: Secondary analysis of data from a 5-year prospective cohort study, Safe-to-Play (2013-2018). SETTING: Canadian youth ice hockey. PARTICIPANTS: Overall, 6584 player-seasons (representing 4417 individual players) participated. During this period, 118 shoulder-related games and 12 practice injuries were reported. ASSESSMENT OF RISK FACTORS: An exploratory multivariable mixed-effects Poisson regression model examined the risk factors of body checking policy, weight, biological sex, history of injury in the past 12 months, and level of play. MAIN OUTCOME MEASURES: Injury surveillance data were collected from 2013 to 2018. Injury rates with 95% confidence interval (CI) were estimated using Poisson regression. RESULTS: The shoulder IR was 0.35 injuries/1000 game-hours (95% CI, 0.24-0.49). Two-thirds of game injuries (n = 80, 70%) resulted in >8 days of time-loss, and more than one-third (n = 44, 39%) resulted in >28 days of time-loss. An 83% lower rate of shoulder injury was associated with policy prohibiting body checking compared with leagues allowing body checking (incidence rate ratio [IRR], 0.17; 95% CI, 0.09-0.33). A higher shoulder IR was observed for those who reported any injury in the last 12-months compared with those with no history (IRR, 2.00; 95% CI, 1.33-3.01). CONCLUSIONS: Most shoulder injuries resulted in more than 1 week of time-loss. Risk factors for shoulder injury included participation in a body-checking league and recent history of injury. Further study of prevention strategies specific to the shoulder may merit further consideration in ice hockey.

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)0,003
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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