RISK FACTORS FOR BODY REGION SPECIFIC INJURIES IN SKIERS AND SNOWBOARDERS
Notice bibliographique
Résumé
Background Little is known about risk factors (e.g., wrist guards, binding adjustment, equipment ownership) for body region specific skiing/snowboarding injuries. Objective Identify risk factors for body region specific injuries and severe injuries in skiers/snowboarders. Design Case-control study using emergency department (ED) interviews, ski patrol Accident Report Forms (ARF), and ski area interviews. Severe injury cases presented to the ED. Non-severe injury cases presented to the ski patrol. Controls were uninjured skiers/snowboarders. Setting An urban ski area and 2 EDs in Alberta, Canada. Participants Injured skiers/snowboarders who saw the ski patrol (n=552) or went to one of the study EDs (n=192). Controls were interviewed at the ski area (n=914). Risk factor assessment Risk factor data were collected by interview and from ARFs. Injury outcomes were determined from the ED chart or ARF. Main outcome measurements Body region categories were: lower extremities, upper extremities, trunk, and head/neck. Odds ratios (OR) with 95% confidence intervals (CI) were calculated for each body region by case group. Intrinsic risk factors (age, sex, activity, ability) will be included in the models. Results Preliminary results for non-severe cases indicate that the odds of injury for all body regions were lower for those 12+ years old compared with younger participants (OR range 0.07; 95% CI 0.04–0.11 to 0.42; 95% CI 0.24–0.73) and higher for beginners (OR range 1.79; 95% CI 1.01–3.15 to 4.97; 95% CI 2.97–8.32). Overcast weather reduced the odds of any injury (OR range 0.06; 95% CI 0.02–0.18 to 0.44; 95% CI 0.2–0.98), as did increased run difficulty (OR range 0.06; 95% CI 0.02–0.17 to 0.19; 95% CI 0.0–0.54). Skiers had lower odds of upper body injury (ARF OR 0.27; 95% CI 0.2–0.38 & ED OR 0.33; 95% CI 0.21–0.51) compared with snowboarders. Conclusions These results will inform the development of an injury prevention program for skiers/snowboarders targeting modifiable risk factors.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».