Injury and Illness Trends in the National Hockey League Following an Abrupt Cessation of Play
Notice bibliographique
Résumé
Background: The National Hockey League (NHL) saw an unprecedented disruption to the competitive calendar due to the COVID-19 pandemic in March of 2020. Returning to play following an abrupt cessation of activity is a known risk factor for athletes. Purpose: To analyze the occurrence and severity of events (injury and illness) in the NHL and to understand any differences in occurrence and severity between pre-pandemic seasons and seasons that immediately followed. Study Design: Descriptive Epidemiology Study. Methods: Using a retrospective cohort inclusive of all players on active rosters in the NHL between 2016-2023, public access injury and illness data were collected. Outcome measures included event incidence, period prevalence, and severity (mean days lost; MDL), as well as incidence rate ratio (IRR) comparing pre- and post-pandemic seasons. Results: IRR for illness peaked in December 2021 (IRR = 62.46; 95% CI 13.65 to 285.91). Incidence of upper body injuries was significantly higher in 2020-21 (IRR = 1.70, p = 0.001) and 2021-22 (IRR = 1.40, p = 0.044) compared to pre-pandemic seasons (Incidence = 17.58 injuries / 1000 player-hours). Injury incidence increased as the 2022-23 season progressed (p = 0.004); injury incidence was stable across all other seasons. Mean days lost (MDL) to injury was higher in 2020-21 (MDL = 18.12, p < 0.001), 2021-22 (MDL = 18.46, p = 0.015), and 2022-23 (MDL = 18.12, p < 0.001) compared to pre-pandemic seasons (MDL = 17.34). Conclusion: Incidence of upper body injuries increased in the 2020-21 and 2021-22 NHL regular seasons while it decreased significantly in the 2022-23 regular season compared with the four pre-pandemic seasons. This suggests a need to examine if modifiable risk factors exist for determining optimal return to play strategies following an abrupt cessation of play. Level of Evidence: 3.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».