11.24 Concussions in youth volleyball players at a national championship competition: incidence, risk factors and mechanism of injury
Notice bibliographique
Résumé
Objective To evaluate the incidence, mechanism, and sex as a risk factor for concussion in youth volleyball players. Design Prospective cohort. Setting 2018 Canadian Youth National Volleyball Tournament. Participants All tournament players were invited to participate. 1876 players [466 males, 1,391 females, mean age 16.2 years (+/- 1.26)] consented to participate. Assessment of Risk Factors Sex (male/female), age category (U14 – U18) and level of play (Division I – V). Outcome Measures Players completed a questionnaire including demographic information, injury and concussion history. All medical attention injuries were recorded by tournament medical personnel using an injury report form (including mechanism and type of injury). Concussion was defined as per the 5th International Consensus Conference on Concussion in Sport. Poisson regression was used to analyze risk factors (e.g. sex, age category, level of play) for concussion, adjusted for cluster by team and offset by athlete-exposures (AEs). Main Results 107 injuries occurred during the six-day tournament (6.09 injuries/1000 AEs). The most common injury was concussion (n = 28; 26.17%) with a rate of 1.58 concussions/1000 AEs. Most concussions occurred due to ball-to-head contact (61.5%), followed by player-player contact (23.1%) and player-floor contact (15.4%). 84.6% of concussions that occurred due to contacts were unanticipated. There was no significant difference in risk of concussion by sex, adjusted by age category and level of play (IRR: 3.57; 95% CI: 0.91, 14.03); however, the point estimate suggests females may be at greater risk than males. Conclusions Most concussions occurred due to ball-to-head contact and were unanticipated.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».