MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2014794065 · doi:10.1097/jsm.0b013e318218acdd

Rodeo Catastrophic Injuries and Registry: Initial Retrospective and Prospective Report

2011· article· en· W2014794065 sur OpenAlexaffabout
Dale J. Butterwick, Mark R. Lafave, Breda H. F. Lau, Tandy R Freeman

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgriculture and Farm Safety
Établissements canadiensMount Royal UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHealth Research Board
Mots-clésMedicineRetrospective cohort studyMedical emergencyEmergency medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To introduce the Rodeo Catastrophic Injury Registry (RCIR) and quantify the nature and incidence of catastrophic injury and fatality in rodeo participants across North America. DESIGN: Retrospective and prospective collection of catastrophic and fatal injury data in rodeo using an online registry (RCIR). SETTING: Canada and the United States. PARTICIPANTS: North American rodeo competitors. ASSESSMENT OF RISK FACTORS: Age, gender, level of competition, rodeo event, mechanism of injury, and use of protective equipment. MAIN OUTCOME MEASURES: Frequency, incidence, and nature of catastrophic injuries and fatalities among rodeo participants. RESULTS: The incidence rate of catastrophic injury from 1989 to 2009 was 9.45 per 100 000 (49/518 286). The incidence rate of catastrophic injury during the 2007-2009 study period was 19.81 per 100 000 (19/95 892). The incidence rate of fatality from 1989 to 2009 was 4.05 per 100 000 (21/518 286). The incidence rate of fatality for the 2007-2009 study period was 7.29 per 100 000 (7/95 892). CONCLUSIONS: Thoracic compression mechanisms of injury are most pervasive and likely to be fatal in rodeo and bull riding. It is unknown whether rodeo protective vests have a protective effect in reducing catastrophic and fatal injuries. On the contrary, helmet use in bull riding and rodeo events seems to have a protective effect in reducing both catastrophic injury and fatality.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,272

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueClinical Journal of Sport MedicineMême sujetAgriculture and Farm SafetyTravaux en français237 207