Head Contact and Suspected Concussion Rates in University Basketball: Are Head Contact Penalties a Target for Prevention?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To compare head contact (HC) and suspected concussion incidence rates (IRs) in male and female university basketball players and describe associated game event and court location. DESIGN: Cross-sectional. SETTING: Canadian basketball courts. PARTICIPANTS: Players from 5 male and 5 female 2019 to 2020 regular season basketball games. ASSESSMENT OF RISK FACTORS: Prerecorded game footage was analyzed using Dartfish video analysis software to compare sexes. MAIN OUTCOME MEASURES: Poisson regression analysis was used to estimate IRs and incidence rate ratios (IRRs) for HCs and suspected concussions. Head contacts were classified as HC1 (direct, player-to-player) or HC2 (indirect, player-to-environment). Game event, court location, and penalization of HCs were reported. RESULTS: Two hundred thirty HCs (88.7% HC1s, 11.3% HC2s) were observed. The HC1 IR was higher in male than female players (IRR, 1.55; 95% CI, 1.16-2.06). Most HCs occurred within the key. Shooting was the primary offensive game event for male and female players for receiving HC1s (24.6% and 20.0%, respectively). Defensively, HC1s occurred most frequently while guarding an attacker for male players (40.6%) and rebounding for female players (31.0%). The suspected concussion IR was not significantly different between male and female players (IRR, 2.00; 95% CI, 0.20-19.8). In total, 11.2% of HC1s to defenders and 25.7% of HC1s to offensive players were assessed as a foul. CONCLUSION: Head contact rates were higher for male varsity basketball players compared with female players; however, suspected concussion rates did not differ. Game event and court locations differed by sex. A priority target for injury prevention is penalization of HCs because most HCs in competition went unpenalized.
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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 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».