11.28 Who’s keeping score? The effect of a mercy rule on head impact rates in Canadian high-school tackle football games
Notice bibliographique
Résumé
Objective To examine the association between the Mercy Rule (MR) and head impact incidence rates (IR) in Canadian high school football games. Design Cross-sectional video-analysis study. Setting Football fields (Calgary, Canada). Participants In 2019, two high-school football teams (ages 15–16) in Calgary, Canada had a total of 16 team-games (N=8 games) videorecorded and analyzed using Dartfish software. Interventions (or Assessment of Risk Factors) As per Football Canada’s Tackle Football Rulebook, the MR (initiates continuous running time) comes into effect when the score differential becomes 35 points or more in the second half of the game. Outcome Measures The outcome measure was head impacts. A negative binomial regression adjusted for cluster by team-game was used to estimate head impact IRs (/team-game and/team-2nd-half) for games with and without the MR in effect. The corresponding incidence rate ratios (IRR) were also estimated. Main Results Games with the MR in effect had 28% fewer plays (39% fewer in the 2nd-half) and 27% fewer head impacts per team-game [IR=241.67 (95%CI:199.24, 293.13)] compared with games without [IR=328.91 (95%CI:313.04, 345.57); IRR=0.73 (95% CI:0.61, 0.89)]. In the 2nd-half of games with the MR in effect there were 40% fewer head impacts per team-2nd-half [IR2nd-half=99.16 (95%CI:76.81, 128.03)] compared with games without [IR2nd-half=166.20 (95%CI:156.75, 176.22); IRR2nd-half=0.60 (95%CI:0.47, 0.76]. Conclusions In this novel evaluation of the Mercy Rule, running time was associated with a 27% lower head impact IR in games (40% in 2nd-half). Consideration for future research should include examining the effect of the MR on concussion IRs.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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.
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 ».