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Enregistrement W4401889355 · doi:10.1177/19417381241271556

Load Management Among Professional Hockey Goalies: A Retrospective Cohort Study

2024· article· en· W4401889355 sur OpenAlexaff
Seper Ekhtiari, Curtis Fahey, Philip Hache, Richard Hache, Luc Rubinger, Moin Khan, Doug Richards, John A. Grant

Notice bibliographique

RevueSports Health A Multidisciplinary Approach · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports Performance and Training
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaNOSM UniversityMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkloadLeagueRetrospective cohort studyFootballMedicineOperations managementDemographyComputer scienceEngineeringGeographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Load management is a sports science concept describing the execution of well-established training principles to measure athletic workloads and enhance performance. The term 'load management' has become common in sports media to refer to a much wider range of scenarios, including the idea that by limiting regular season workload for athletes, their health and playoff performance will improve. Varying links between load and performance have been demonstrated in baseball and soccer. The purpose of this study was to objectively assess the impact of regular season workload on postseason performance among National Hockey League (NHL) goalies. HYPOTHESIS: NHL goalies with lighter regular season workloads will perform better in postseason appearances. STUDY DESIGN: Retrospective cohort. LEVEL OF EVIDENCE: Level 3. METHODS: NHL goalies with a minimum of 20 regular season games played and 3 playoff game appearances in the same season since 2013-2014 were eligible for inclusion. All regular season and postseason workload and performance metrics were collected from publicly available statistical databases. Workload outcomes included games started, minutes played, and shots faced. Performance outcomes included goals against average, save percentage, goals saved above average, and quality start percentage. Multivariable linear regression was used to determine whether regular season workload predicted postseason performance, when controlling for age and injury status. RESULTS: = 0.26). CONCLUSION: Based on data from 6 full seasons, there is no evidence to support a specific regular season game limit among NHL goalies with the aim of improved performance. CLINICAL RELEVANCE: Individualized workload plans may be more appropriate than a single league-wide standard.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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