11.28 What is the relationship between mouthguard use and concussion incidence in professional male rugby union?
Notice bibliographique
Résumé
Objective To investigate the association between mouthguard use and match concussion incidence. Design Case-control (cases: match concussions, controls: non-concussion contact injuries). Setting All participating teams in the top tier of professional rugby union in England, 2013–2019. Participants 1436 male professional rugby union players. Interventions (or Assessment of Risk Factors) Medical staff reported mouthguard use at the time of injury/concussion. Outcome Measures Odds of sustaining a match concussion when wearing a mouthguard or not. Main Results Match concussion incidence (2013–19) was 17 per 1000 hours (95% CI:14–20). Sixty-five percent of cases and 54% of controls wore mouthguards. Mouthguard use was associated with concussion injury (adjusted odds ratio: 1.51, 95% CI:1.25–1.82). Median number of days absent due to injury was equal for both cases and controls (9 days). Sustaining a concussion in the current or previous season was associated with a nearly three-fold increased odds of concussion (odds ratio: 2.98, 95% CI:2.58–3.44). Age and position had no significant effect on concussion risk (OR: 0.99, 95% CI:0.97–1.01 and OR: 1.05, 95% CI:0.88–1.27, respectively). Conclusions The use of mouthguards in this professional rugby setting was associated with increased odds of concussion. This was an unexpected finding and the reasons for it are unclear. Mouthguards protect against dental injuries and should still be recommended, but further evidence is needed to understand the relationship with concussion, in particular regarding mouthguard use in non-injured populations, risk taking behaviours of concussed vs non-concussed athletes and mouthguard type (boil and bite/custom fit).
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,010 | 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 ».