718 FO52 – Injury and concussion rates in adolescent rugby: time to tackle the injury burden in the female game
Notice bibliographique
Résumé
Background Youth rugby injury rates are high compared with other sports. Limited data exist on male-female differences in high school rugby rates. Objective To examine differences in male-female injury rates in high school rugby while considering previous playing experience. Design Prospective cohort. Setting High school (age 15–18 years) rugby union. Participants Male and female high school rugby players (Female: N=14 teams, n=421 players; Males: N=18 teams, n=481) participating in the 2018 and 2019 seasons. Assessment of Risk Factors Participants completed baseline testing each season. Testing included demographic questionnaires (e.g., age, height, weight, injury history, position) and administration of the Sport Concussion Assessment Tool-5. Previous rugby playing experience (years) was self-reported at baseline. Main Outcome Measurement Injuries were recorded if they required medical attention, resulted in the inability to complete a session or to participate in future sessions. Injury incidence rates (IR=#injuries/1000match/training-hours) and incidence rate ratios (IRR) were estimated using Poisson regression, offset by player exposure hours and clustered by team. Results The female match-IR (93.7, 95% CI; 78.6–111.7) was 62% higher than males (57.9, 95% CI: 45.4–73.8) (IRR=1.62; 95% CI: 1.20–2.18) and the female training-IR (5.3; 95% CI: 4.0–6.9) was 2-fold that of males (2.5; 95% CI: 1.7–3.5) (IRR=2.15; 95% CI: 1.40–3.32). The female match concussion-IR (37.5; 95% CI: 26.8–52.3) was 70% higher than the male concussion-IR (22.0; 95% CI: 15.9–30.4) (IRR=1.70; 95% CI: 1.08–2.69). The female tackle-related-IR was 75% higher (65.9; 95% CI: 51.8–83.9) than for males (37.6; 95% CI: 27.8–50.7) (IRR=1.75; 95% CI: 1.20–2.56). Female tackler-IR (37.5; 95% CI: 27.1–51.8) was twice that of males (17.3; 95% CI: 9.8–30.5) (IRR=2.17; 95% CI: 1.14–4.14). Previous playing experience was not associated with injury or concussion. Conclusions Injury and concussion rates were significantly higher in females. A focus on female tackle characteristics could inform female injury prevention strategies (e.g., tackle training).
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».