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Enregistrement W4412364418 · doi:10.1080/15438627.2025.2509539

Repetitive head impact exposure in collegiate wrestling practices using instrumented mouthguard technology

2025· article· en· W4412364418 sur OpenAlexaff
Enora Le Flao, Nicholas J. Cecchi, Jessica Towns, Sohrab Sami, Michael Zeineh, Gerald A. Grant, David B. Camarillo

Notice bibliographique

RevueResearch in Sports Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Ocular and Foreign Body Injuries
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMouthguardHead (geology)MedicinePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationDentistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collegiate wrestling presents a higher risk of concussion than American football. However, there is limited research on repetitive head impact exposure in wrestling, and how it compares to football is unknown. Therefore, this study explores repetitive head impacts in Division 1 collegiate wrestlers (n = 11, age = 20 ± 2 years, 125–285 lbs) during the 2019–2020 wrestling season. Using an instrumented mouthguard, we examined impact numbers and head kinematics, including linear acceleration, angular velocity, and angular acceleration. Of the 246 true positive impacts identified, 60% were head-to-body, 30.1% head-to-head, and 9.9% head-to-ground. Although head-to-ground impacts demonstrated higher magnitudes, differences were not significant. The median PLA was 39.89 g, which is higher than previous reports of head impacts in football. This study provides insights for future wrestling research and the development of safety interventions, such as protective headgear or specialized training exercises, to reduce risks of brain trauma for wrestlers.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,384 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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