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Enregistrement W4400122739 · doi:10.19164/gjsscmr.v1i3.1496

A Contemporary analysis of tackle height: Implications for head injury risk and tackler technique in Rugby Union

2024· article· en· W4400122739 sur OpenAlexaboutno aff
Owain Hughes, Hans von Lieres und Wilkau, Huw Wiltshire, Gareth Irwin

Notice bibliographique

RevueGraduate Journal of Sport Science Coaching Management and Rehabilitation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead (geology)Head injuryPhysical medicine and rehabilitationMedicineGeologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rugby tackles pose significant head injury risks, raising concerns for players' well-being. Despite advocating for lower tackle heights for safety, limited research exists explaining how tackle height influences head characteristics and tackler technique. This study aimed to investigate the effects of two tackle heights, aligned with recent law changes in the community game, on head and joint kinematics for both tackler and the ball carrier. To strengthen ecological validity, innovative techniques were employed, including markerless motion capture and Inertial Measurement Units (IMUs), for tracking of the tackler's joint kinematics and head accelerations until ground contact, addressing a key limitation in previous research. Ethical approval was granted by Cardiff Metropolitan University. Ten male participants (mean ± SD age: 22 ± 3 years, stature: 184 ± 10 cm, mean mass: 94 ± 15 kg) alternated between tackler and ball carrier roles, executing upper and lower body tackles. Theia3D markerless motion capture software (Theia3Dv2022.1.0.2309, Theia Markerless, Inc., Kingston, ON, Canada) and Vicon IMeasureU Blue Trident dual-G IMUs measured tackle height's impact on head and joint kinematics. Discrete joint angles at key events and continuous joint angles normalised from 0% at Step 1 to 100% at Contact were exported. Peak head accelerations and continuous normalised head acceleration data were exported. Statistical analyses included a paired t-test for discrete joint angle data and the Wilcoxon Rank Sum Test for peak linear and angular accelerations. Cohen’s d and effect sizes were calculated for respective analyses. One-dimensional statistical parametric mapping (SPM) and one-dimensional statistical non-parametric mapping (SnPM) facilitated statistical differences across continuous variables of interest. Significant increases (P < 0.05) were noted in ball carriers' inertial head kinematics in the upper body tackle, while no such distinctions were observed for tacklers. The low tackle condition consistently exhibited substantial reductions in bilateral hip flexion, particularly during contact (Effect size; lead: −1.866; rear: −1.977). Lumbopelvic flexion significantly decreased in each event for the low tackle condition, with the largest effect size during contact (−3.91). These findings underscore the heightened inertial loading with higher tackles, indicating an elevated risk of head injury, despite current tackle height regulations. The adjustments made by the tackler in response to varying tackle heights are not evident in knee flexion. Increased knee flexion during the preparatory phase could alleviate the necessity for such a flexed lumbopelvic angle. This study, utilising innovative techniques, highlights the potential for more ecologically valid approaches to biomechanical research in rugby tackling.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,317 · 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'admission1
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