Head impact biomechanics across men’s and women’s contact sports: a comparative and clustering analysis
Notice bibliographique
Résumé
Sports head impacts have been associated with both acute and long-term brain trauma. While wearable sensors provide valuable biomechanics insight, most studies focus on single sports, and the variability in sensor methodologies limits cross-sport comparisons. Our objectives were to conduct a multisport comparison and clustering of head impact biomechanics features implicated in brain injury risk. We uniformly processed a multisport dataset gathered using instrumented mouthguards containing direct head impacts in men's football, men's hockey, women's rugby, and women's soccer. We statistically compared directional and resultant peak kinematics, impulse durations, and impact directionality metrics. Then, we applied unsupervised k-means and t-distributed stochastic neighbour embedding (t-SNE) models to examine clustering in impact magnitude and frequency features. Statistically significant cross-sport differences were found in all biomechanical features. Men's football exhibited the highest resultant median peak kinematics, while women's soccer showed lowest median resultant kinematics. However, directional comparisons revealed unexpected trends such as women's soccer impacts exhibiting high sagittal kinematics relative to other sports. Clustering analyses grouped impacts into low and high magnitude/frequency clusters that transcended sport boundaries, with only women's soccer impacts demonstrating tight clustering patterns due to consistent heading biomechanics. We uniquely curated a standardized dataset for multisport head impact biomechanics comparisons. Cross-sport differences in under-investigated biomechanical features such as directional peak kinematics may need to be further examined for potential sport-specific injury risk considerations. Despite substantial gameplay differences, we found interesting shared biomechanical patterns across sports, warranting joint analyses to inform implications in protective equipment design and injury prevention strategies.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».