Shoulder Check: Investigating Shoulder Injury Rates, Types, Severity, Mechanisms, and Risk Factors in Canadian Youth Ice Hockey
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».