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Enregistrement W4391384639 · doi:10.1136/bjsports-2023-concussion.395

11.37 Physical contact and suspected injury metrics in male vs female youth ice hockey: a video-analysis study

2024· article· en· W4391384639 sur OpenAlexaffabout
Rylen A. Williamson, Alexis L. Cairo, Emily E Heming, Ash T Kolstad, Brent Hagel, Carolyn A. Emery

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteAlberta Children's HospitalAlberta Bone and Joint Health InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIce hockeyConcussionPoisson regressionConfidence intervalRate ratioMedicineVideo gameDemographyPhysical therapyPoison controlPhysical medicine and rehabilitationInjury preventionComputer scienceEmergency medicineMultimediaInternal medicinePopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective Canada’s national winter sport of ice hockey has high youth participation, however, research surrounding the female game is limited and the injury burden remains high. This study aimed to compare the incidence of head contact (HC), high-intensity player-to-player contact known as body checking (BC; prohibited in the female game), and suspected concussion between male and female youth ice hockey. Design Cross-sectional. Setting Game video-recordings captured in Calgary, Canada. Participants Ten male and ten female elite U15AA (13–14-year-old) game video-recordings collected in the 2020–21 and 2021–22 seasons, respectively. Assessment of Risk Factors An analysis of physical contact and injury mechanisms using video-analysis. Outcome Measures Videos were analyzed frame-by-frame in Dartfish video-analysis software and all player contacts were tagged including HCs [direct (HC1), indirect (HC2)], BCs (level 4–5 trunk contact on a 1–5 scale), and suspected concussion based on validated criteria. Univariate Poisson regression clustering by team-game offset by game-length was used to estimate incidence rates (IR) and incidence rate ratios (IRR, 95% confidence intervals). Main Results There were no significant differences in the rates of direct HC (IRMale=8.88/100team-minutes; IRFemale=9.30/100team-minutes; IRR=1.04, 0.77–1.42) or suspected concussion (IRMale=0.59/100team-minutes; IRFemale=0.25/100team-minutes; IRR=0.42, 0.12–1.42) between cohorts. A 13% lower rate of total physical contacts was found in the female game (IRR=0.87, 0.79–0.96) with 70% lower rates of BC (IRR=0.30, 0.23–0.39). Although prohibited in the female game, only 5.4% of HC1s and 18.6% of BC resulted in a penalty. Conclusions Rates of direct HCs and suspected concussion were similar in male and female youth ice hockey. BC rates were lower in the female game, yet still prevalent despite being prohibited.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,239
Score d'incertitude au seuil0,476

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,307 · 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
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