Mortality and chronic traumatic encephalopathy (CTE) among enforcers and non-enforcers in the National Hockey League (NHL)
Notice bibliographique
Résumé
Objective Many NHL teams roster players whose primary responsibility is fighting with opposing players. Over time, these “enforcers” may experience repetitive head impacts (RHI), a risk factor for serious long-term health consequences including neurodegenerative disease. This study examined whether retired NHL enforcers and non-enforcers differ on two long-term health outcomes. Methods In this matched cohort study conducted with retrospective, publicly available data, cohorts of former NHL enforcers and non-enforcers were compared on mortality, and CTE diagnosis. NHL players were deemed enforcers (ENFs, n = 239) if listed in a Wikipedia piece entitled “List of NHL enforcers.” A randomly selected sample of non-enforcers (non-ENFs, n = 239) were matched to ENFs on year of birth and the first NHL season played. Goalies and players with less than 30 games of NHL experience were excluded. Results The matching procedure resulted in equivalent cohorts with respect to birth year (1969.9) and first NHL season played (1991.3). Significantly more ENFs had died (n = 23, 9.6% vs. n = 9, 3.8%; p = 0.01) and significantly more ENFs had been given a diagnosis of CTE (n = 7, 2.9% vs. n = 1, 0.4%; p < 0.05). While not statistically significant, age at death averaged 9+ years younger among ENFs (mean = 53.6) compared to non-ENFs (mean = 63). Players born in Canada were over-represented in the ENF cohort. Conclusion This study found higher mortality and more diagnoses of CTE in a cohort of enforcers relative to matched non-enforcers. Given expanding evidence linking RHI to life-threatening long-term health impacts, the NHL must protect players and mandate rule changes that minimize or eliminate fighting.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».