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Enregistrement W4391384403 · doi:10.1136/bjsports-2023-concussion.390

11.32 Down three: does a reduction in on-field players influence head impacts in Canadian youth tackle football?

2024· article· en· W4391384403 sur OpenAlexaffabout
Reid A. Syrydiuk, Joshua Cairns, Patrick Pankow, Ash T Kolstad, Steve Broglio, Martin Mrázik, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensSpinal Cord Injury AlbertaAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootballOffensiveTeam sportDemographyPsychologyMedicinePhysical therapyOperations researchGeographyMathematicsAthletes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To compare head impact rates in a modified 9-on-9 Bantam (13–15 years old) Canadian football season to a traditional 12-on-12 season using video-analysis. Design Prospective cohort. Setting Football fields (Calgary, Canada). Participants In 2020, 384 youth football players (N=18 teams) and in 2021, 500 players (N=12 teams) participated. Video-analysis data was anonymized. Interventions (or Assessment of Risk Factors) Adhering to provincial COVID-19 cohort restrictions, the number of on-field players was reduced to 9-a-side in 2020, returning to 12-a-side in 2021. Independent variables included the number of on-field players, game type (i.e., regular season, playoffs), play type, player position, player role, impact location, and impact object (e.g., helmet, ground). Outcome Measures Head impacts (HI) were analyzed using Dartfish video-analysis software. HIs were stratified by team unit (e.g., offensive, defensive, kicking team, receiving team). Using negative binomial regression, HI rates (/100 player-plays and/10 gameplay-minutes) and incidence rate ratios (IRR) were estimated to examine differences between years. Main Results No differences were identified between 9-on-9 and 12-on-12 seasons for offense HI (IRRPlays=0.92, 95% CI; 0.75–1.12, IRRGameMins=0.90, 95% CI; 0.75–1.15) or any other team unit. The offensive team unit, however, experienced a significantly higher HI rate in the 12-on-12 format during playoffs versus the 12-on-12 regular season (IRRPlays=1.33, 95% CI; 1.07–1.65, IRRGameMins=1.26, 95% CI; 1.03–1.56). Conclusions No differences in HI were found between the 9-on-9 and 12-on-12 seasons for any team unit. Future research should consider field player-density and combining HI accelerometry, video-analysis, and injury surveillance.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,286 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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