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Enregistrement W4391385171 · doi:10.1136/bjsports-2023-concussion.365

11.7 Head impact biomechanics differ by head location in Canadian high school football players

2024· article· en· W4391385171 sur OpenAlexaffabout
Joshua Cairns, Christian A. Clermont, Rylen A. Williamson, Nina Pavolovic, Carolyn A. Emery, Darren J. Stefanyshyn

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFootballLinear accelerationHead (geology)Angular accelerationAccelerationPhysical medicine and rehabilitationMedicineDemographyPhysicsGeographyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective To determine head-impact magnitude differences between head-impact locations in high-school tackle football players. Design Cross-sectional. Setting Two Calgary (Canada) high schools. Participants Sixty-eight high-school football players. Assessment of Risk Factors Participants wore instrumented mouthguards (iMG;Prevent Biometrics®) throughout the 2021 season to measure head-impact biomechanics and the location for each head-impact (i.e., front, top, side, rear). Outcome Measures Head-impact variables included peak magnitudes of resultant linear acceleration (g), angular acceleration (rad/s2), linear velocity (m/s), and angular velocity (rad/s). A principal component analysis (PCA) was used to reduce the correlated biomechanical data into PC scores for each head-impact. Results In total, 3,310 head-impacts from 54 players exceeded a threshold of 5g on a single axis and were included in the analysis. The PCA indicated that one PC should be retained, explaining 73.41% of the variance. All four head-impact measurements loaded positively on PC1, meaning greater PC1 scores were associated with greater overall impact accelerations and velocities. Mann-Whitney U tests revealed PC1 scores for side-impacts were the highest, with mean differences of 0.35 units greater than front (p<0.001, 95% CI=[0.20,0.50]), 0.27 units greater than top (p<0.001, 95% CI=[0.07,0.44]), and 0.20 units greater than rear (p=0.001, 95% CI=[0.027,0.37]). Conclusions Side-impacts exhibited the greatest magnitudes of head acceleration and velocity, as determined with iMG data and PCA methods. Further surveillance research is needed to evaluate the relationship between high-impact magnitude locations and concussion rates to inform concussion prevention strategies (e.g., rule, equipment) in youth football.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,326 · 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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