Tackle characteristics associated with suspected concussion in female varsity rugby union: a case-control video analysis study
Notice bibliographique
Résumé
The tackle is the most frequent and injurious event in rugby union. Tackle-related risk factors for concussion are identified in elite men, but may differ for women. The objective of this study was to evaluate the association between tackle characteristics and suspected concussion-related vs. non-injurious tackle events in Canadian female varsity rugby. Nacsport software was used to code 325 tackle events (46 suspected-concussion, 279 non-concussion). A penalised logistic regression with cluster-robust standard errors was used to estimate odds ratios (OR) [95% confidence intervals (95% CI)]. Ball-carrier concussion was associated with a head contact intensity of 2/4 (OR 6.5, 95% CI 1.3–31.6) and 3–4/4 (OR 48.5, 95% CI 12.1–193.7), illegal tackle (OR = 13.4, 95% CI 2.9–61.0), tap tackle (OR = 6.2, 95% CI 2.0–19.7), and down pre-contact head position (OR = 4.0, 95% CI 1.1–14.8). Tackler concussion was associated with 3 tacklers in the event (OR = 7.0, 95% CI 1.4–36.1), tap tackle (OR = 15.0, 95% CI 1.6–138.3), head contact intensity of 3–4/4 (OR = 30.6, 95% CI 5.6–168.1), and away pre-contact head position (OR = 3.0, 95% CI 1.1–7.8). Interventions aiming to reduce head impacts are needed in female rugby. Future directions should evaluate sex-related tackle characteristic differences.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».