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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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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