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Enregistrement W4386914391 · doi:10.4085/1062-6050-0136.23

Preliminary Examination of Guardian Cap Head Impact Kinematics Using Instrumented Mouthguards

2023· article· en· W4386914391 sur OpenAlexaff
Kristen G. Quigley, Dustin Hopfe, Madison Fenner, Philip Pavilionis, Vincentia Owusu-Amankonah, Arthur Islas, Nicholas G. Murray

Notice bibliographique

RevueJournal of Athletic Training · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensGeomechanica (Canada)
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical Sciences
Mots-clésFootballContext (archaeology)Physical therapyPsychologyMathematicsMedicineGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Guardian Caps (GCs) are currently the most popular external helmet add-on designed to reduce the magnitude of head impacts experienced by American football players. Guardian Caps have been endorsed by influential professional organizations; however, few studies evaluating their efficiency are publicly available. OBJECTIVE: To present preliminary on-field head kinematics data for National Collegiate Athletic Association (NCAA) Division I American football players using instrumented mouthguards through closely matched preseason workouts with and without GCs. DESIGN: Case series. SETTING: The 2022 American football preseason. PATIENTS OR OTHER PARTICIPANTS: Twenty-five male NCAA Division I student-athletes participating in American football completed some portion of the 6 workouts included in this study. Of the 25 participants, 7 completed all 6 workouts using their instrumented mouthguards. MAIN OUTCOME MEASURE(S): Peak linear acceleration (PLA), peak angular acceleration (PAA), and total impacts were collected via instrumented mouthguards during 3 preseason workouts using traditional helmets (TRAD condition) and 3 using a TRAD and GCs (GC condition). The TRAD and GC values for PLA, PAA, and total impacts were evaluated using analyses of variance. RESULTS: No difference was present between the collapsed mean values for the entire sample between the TRAD and GC conditions for PLA (TRAD = 16.3g ± 2.0g, GC = 17.2g ± 3.3g, P = .20), PAA (TRAD = 992.1 ± 209.2 rad/s2, GC = 1029.4 ± 261.1 rad/s2, P = .51), or the total number of impacts (TRAD = 9.3 ± 4.7, GC = 9.7 ± 5.7, P = .72). Similarly, no difference was observed between the TRAD and GC conditions for PLA (TRAD = 16.1g ± 1.2g, GC = 17.2g ± 2.79g, P = .32), PAA (TRAD = 951.2 ± 95.4 rad/s2, GC = 1038.0 ± 166.8 rad/s2, P = .29), or total impacts (TRAD = 9.6 ± 4.2, GC = 9.7 ± 5.04, P = .32) between sessions for the 7 players who completed all 6 workouts. CONCLUSIONS: These data suggested no difference in head kinematics data (PLA, PAA, and total impacts) when GCs were worn. Therefore, GCs may not be effective in reducing the magnitude of head impacts experienced by NCAA Division I American football players.

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)0,003
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,854
Score d'incertitude au seuil0,589

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,216
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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