51 (5B) Instrumented mouthguard-measured head kinematics and associations with head injury assessment outcomes in elite men’s and women’s Australian football
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To compare instrumented mouthguard (iMG)-measured head kinematics between elite Australian football players who undergo a head injury assessment (HIA), and are either medically cleared (HIA−) or diagnosed with concussion (HIA+).Methods Head kinematic data were collected over four men’s and women’s seasons, with impacts leading to an HIA verified through video and timekeeper records. Peak linear acceleration (PLA) and peak rotational acceleration (PRA) were compared between HIA− and HIA+ cases.Results Five-hundred and nine men and 612 women had an iMG fitted and participated in at least one season. Twenty-nine HIA+ cases (17 men, 12 women) and 86 HIA− cases (24 men, 62 women) had kinematic data verified. In men, HIA+ cases had higher median PLA than HIA− cases (68 g [interquartile range (IQR): 49–87] vs. 41 g [IQR: 28–71]; p=0.04), with area under the curve (AUC) analysis indicating fair discriminative ability (AUC = 0.69). Similarly, HIA+ cases had higher PRA (6.6 krad/s² [IQR: 4.6–9.0] vs. 3.7 krad/s² [IQR: 2.3–6.2]; p=0.01), with an AUC of 0.73. In women, HIA+ cases had higher median PLA (62 g [IQR: 48–85] vs. 36 g [IQR: 23–55]; p=0.001) and PRA (6.7 krad/s² [IQR: 4.1–8.8] vs. 3.0 krad/s² [IQR: 1.8–4.7]; p=0.001), both with an AUC of 0.78.Conclusion Higher PLA and PRA measurements were observed in athletes diagnosed with concussion compared to those who were cleared following HIA. Ultimately, iMG kinematics may assist in the identification of players at risk of concussion who require medical screening.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».