720 FO50 – Breaking down the tackle: tackle characteristics associated with concussion in female varsity rugby union
Notice bibliographique
Résumé
Background Concussion rates associated with the tackle in rugby union (hereafter, rugby) are amongst the highest in collision and female sports. Early evidence indicates that tackle and head impact mechanisms differ between males and females. To improve female player welfare, female-specific evaluations are needed to inform optimal safety recommendations. Objective To evaluate the association between tackle characteristics and concussion in female rugby. Design Case-control video analysis study. Setting Female university rugby. Participants Anonymous match footage from a Canadian university rugby competition (2017–2019; 48 matches). Assessment of Risk Factors Every case (concussive tackle) was matched by team and game to six randomly selected control (non-concussive) tackles. Bivariate penalized maximum likelihood logistic regression analyses were used to compute odds ratios (OR) [95% confidence intervals (95% CI)] between exposures (tackle characteristics) and outcome (concussion). Tackle characteristics [head contact intensity (4-point ordinal scale indicating head contact intensity), tackle type, pre-contact and contact body position, pre-contact head position, speed, acceleration] were chosen a-priori. Main Outcome Measurement Tackle-related concussion. Results Forty-six concussions (25 ball-carrier, 21 tackler) were identified from 45 tackle events. Head contact intensity of 3–4/4 (OR: 48.5; 95% CI: 12.9–182.7), illegal tackle type (OR: 13.3; 95% CI: 1.9–93.7), low pre-contact body position (OR: 3.3; 95% CI: 1.0–10.6), and away head position (OR: 4.0; 95% CI: 1.1–14.3) were associated with ball-carrier concussion. Three tacklers in the event (OR: 7.0; 95% CI: 1.5–33.7), head contact intensity of 3–4/4 (OR: 30.6; 95% CI: 7.0–133.5), and down head position (OR: 3.0; 95% CI: 1.2–7.5) were associated with tackler concussion. Conclusions The identified variables (i.e., head impact intensity, head/body position, # tacklers in event) in the present study can be used to inform targeted injury prevention strategies (e.g., law change, tackle training program) aimed at reducing concussion in female rugby. Strategies aiming to minimize head contact are needed.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,000 |
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 ».