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Enregistrement W4404858307 · doi:10.1177/24730114241300153

Achilles Tendon Ruptures in National Hockey League Players: Return to Sport and Performance Impact

2024· article· en· W4404858307 sur OpenAlexaff
Emmitt Hayes, Bradley Meulenkamp, Bogdan A. Matache, Michael Pickell

Notice bibliographique

RevueFoot & Ankle Orthopaedics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTendon Structure and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAchilles tendonTearsLeaguePhysical therapyIce hockeyAthletesSurgeryTendonPhysical medicine and rehabilitation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Few studies assess rates of return to play and postinjury performance in National Hockey League (NHL) players who sustain Achilles tendon ruptures. Our objective was to determine the rate of return to play and performance impact among NHL players who undergo surgical repair of Achilles tendon tears. Methods: NHL players who sustained an Achilles tendon rupture between 2001 and 2021 were identified using a publicly available injury database. Demographic and outcome data were collected for the 1-year period preceding and the 2-year period following surgery. Our primary outcome was expected wins above replacement per 60 minutes played. A position, draft year, and index season performance matched cohort was created. Pre- and postinjury outcomes were compared between cases and controls with a paired t test. Results: We identified 15 cases (9 forwards, 5 defencemen, 1 goaltender). Fourteen of 15 (93%) players returned to play. Preinjury, postinjury year 1, and postinjury year 2 expected wins above replacement were 0.05, 0.05, 0.05 respectively ( P > .05). There was no significant difference in performance between cases and controls at any time point. Conclusion: Achilles tendon tears are associated with a high rate of return to play in the NHL and are not associated with a significant change in offensive, defensive, or overall performance-based metrics. Level of Evidence: Level III, case-control study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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