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Enregistrement W1591813681 · doi:10.3171/2011.11.peds11299

Performance analysis of winter activity protection headgear for young children

2012· article· en· W1591813681 sur OpenAlexaffabout
Blaine Hoshizaki, Michael Vassilyadi, Andrew Post, Anna Oeur

Notice bibliographique

RevueJournal of Neurosurgery Pediatrics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioImpactOntario Neurotrauma FoundationUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIce hockeyPoison controlInjury preventionOccupational safety and healthPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECT: The purpose of this study was to evaluate how currently used helmets would perform for winter play activities, such as tobogganing. In Canada and northern parts of the US, the advent of winter is followed by an increase in visits to hospital emergency departments by young children presenting with head injuries resulting from winter activities. Sliding, skating, skiing, and snowboarding all involve risks of head injury from situations such as falling on ice or sliding into stationary objects. This study compared the protective characteristics of helmets used by young children (< 7 years of age) participating in winter recreational activities. METHODS: Ice hockey, alpine ski, and bicycling helmets were impacted at 2.0, 4.0, 6.0, and 8.0 m/second at the front and side impact location by using a monorail drop rig. RESULTS: The results for the front impact showed that the ice hockey helmet protected the child significantly better at 2 and 4 m/second when considering both linear and angular peak acceleration. The bicycle helmet performed significantly better than the other 2 helmets at 8 m/second for the front location and only angularly for the side impacts. CONCLUSIONS: Depending on the impact velocity of the hazard, the type of helmet significantly affected the risk of brain injury.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,405

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations18
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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