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Enregistrement W126722803 · doi:10.24095/hpcdp.34.1.01

Cyclist head and facial injury risk in relation to helmet fit: a case-control study

2014· article· en· W126722803 sur OpenAlexafffundvenueabout
NR Romanow, BE Hagel, Jacqueline Williamson, BH Rowe

Notice bibliographique

RevueChronic diseases and injuries in Canada · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchAlberta Children's Hospital Research InstituteAlberta Children's Hospital FoundationAlberta Heritage Foundation for Medical ResearchChildren's Hospital FoundationGovernment of CanadaFondation pour la Recherche MédicaleUniversity of AlbertaAlberta InnovatesUniversity of Calgary
Mots-clésOdds ratioConfidence intervalMedicineOddsPoison controlHead injuryInjury preventionSurgeryMedical emergencyLogistic regressionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: We examined the effect of bicycle helmet fit and position on head and facial injuries. METHODS: Cases were helmeted cyclists with a head (n=297) or facial (n=289) injury. Controls were helmeted cyclists with other injuries, excluding the neck. Participants were interviewed in seven Alberta emergency departments or by telephone; injury data were collected from charts. Missing values were imputed using chained equations and custom prediction imputation models. RESULTS: Compared with excellent helmet fit, those with poor fit had increased odds of head injury (odds ratio [OR] = 3.38, 95% confidence interval [CI]: 1.06-10.74). Compared with a helmet that stayed centred, those whose helmet tilted back (OR = 2.90, 95% CI: 1.54-5.47), shifted (OR = 1.91, 95% CI: 1.01-3.63) or came off (OR = 6.72, 95% CI: 2.86-15.82) had higher odds of head injury. A helmet that tilted back (OR = 4.81, 95% CI: 2.74-8.46), shifted (OR = 1.83, 95% CI: 1.04-3.19) or came off (OR = 3.31, 95% CI: 1.24-8.85) also increased the odds of facial injury. CONCLUSION: Our findings have implications for consumer and retail education programs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations26
Publié2014
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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