11.36 It takes two to tango: high rates of concussion in both ball carriers and tacklers in high school boys’ rugby
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe injury and concussion incidence rates (IR) and mechanisms in boys high-school rugby union. Design Cohort Study. Setting Calgary (Canada) high-school boys’ rugby 2018 and 2019 seasons. Participants 429 boys (481 player-seasons) (ages 14–18; median height:180cm, weight:73kg). Interventions (or Assessment of Risk Factors) Injury rates by match vs. training. Outcome Measures All injuries (medical attention/time loss) including concussion (5th Consensus on Concussion in Sport). Main Results The match-injury IR was 57.9/1000 player-hours (95%CIs; 45.5–73.8) and training-injury IR was 2.5/1000 player-hours (95%CIs; 1.7–3.5). Fifty-one match-concussions (38% of match injuries) and 13 training-concussions (24% of training injuries) were reported. The match-concussion IR was 22.0/1000 player-hours (95%CIs; 15.9–30.4), while the training-concussion IR was 0.6/1000 player-hours (95%CIs; 0.3–1.2). Median days time-loss was 12 [interquartile range (IQR):6–20] for match-concussions and 14 (IQR:7–17) for training-concussions. The tackle was responsible for 76% of match and 68% of training-concussions. In matches, 41% of concussions were sustained by the ball carrier and 35% by the tackler. In training, 45% of concussions were sustained by the tackler and 23% by the ball carrier. The ruck was the next most reported mechanism of concussion in matches (12%) and training (8%). Conclusions Concussions IRs are high in high-school boys’ rugby and account for a substantial proportion of all injuries, with the highest proportion occurring from the tackle. The tackle should be the focus of concussion prevention efforts in matches. The ball carrier and the tackler are both at risk of concussion and prevention strategies should uniquely target both players in the tackle.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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 ».