The Epidemiology of Injuries in Ice Hockey Athletes
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a lack of current research into the mechanism, incidence, and rate of all injuries within women’s ice hockey, especially when trying to compare injuries with men’s ice hockey. This narrative review explores the research pertaining to the incidence of ice hockey injuries, the anatomical location of injury, the mechanism of injury, and the diagnosis of injury. Methods: Articles were found using either PubMed, Google scholar, or through using the University of Pittsburgh Health Sciences Library System by using a combination of search terms, including “ice hockey”, “women’s”, “men’s”, “injuries”, “epidemiology”, “incidence of injury”, “collegiate sport”, “NCAA”, “Canadian”, and “contact sports”. Results: Injury rates in ice hockey range from 2.0 injuries per 1000 Athlete Exposures (AEs) to 27.0 injuries per 1000 AEs. Data collected shows a variety in the mechanism and diagnosis of injury. Contact with another player is a common mechanism of injury in both women’s and men’s ice hockey, regardless of age or level of competition. Strains and sprains are a common diagnosis of injury for both women’s and men’s ice hockey, and concussions tend to be more common in women’s ice hockey when compared to men’s ice hockey at a similar level. Conclusion: In conclusion, this narrative review highlights the need for ongoing research into the mechanism, incidence, and rate of injuries in women's ice hockey, particularly when compared to men's ice hockey. The results of the study suggest that injury rates in ice hockey vary greatly and that contact with another player is a common mechanism of injury in both women's and men's ice hockey. Strains, sprains, and concussions are common diagnoses in both women's and men's ice hockey. Further research is needed to better develop effective injury prevention strategies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».