11.7 Head impact biomechanics differ by head location in Canadian high school football players
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».