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Enregistrement W2021849786 · doi:10.1080/02699050802070752

Evaluating an in-school injury prevention programme's effect on children's helmet wearing habits

2008· article· en· W2021849786 sur OpenAlexaff
Gary Blake, Diana Velikonja, Veronica Pepper, Irene Jilderda, Γεωργία Γεωργίου

Notice bibliographique

RevueBrain Injury · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInjury Epidemiology and Prevention
Établissements canadiensHamilton Health Sciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistPhysical therapyMedicineRandomized controlled trialInjury preventionPoison controlPsychologySurgeryMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PRIMARY OBJECTIVE: To evaluate the effectiveness of the Bikes, Blades and Boards (BB&B) programme. It was hypothesized that children who participated in the BB&B programme would demonstrate greater knowledge of how to wear their helmets safely than a control group who did not participate in the programme and retain their skills when assessed 1 year later. RESEARCH DESIGN: Single blind cluster randomized design. METHODS AND PROCEDURES: Twelve classes of grade 2 students (n = 162) participated; six classes were assigned to an experimental or control group. A blinded research assistant, taking 3-5 minutes per child, completed the Helmet Checklist with each group on two occasions and scores of the experimental group (post-BB&B programme) were compared to the control group. The experimental group was reassessed using the Helmet Checklist, 1 year later. EXPERIMENTAL INTERVENTIONS: The BB&B programme consisted of a presentation, bicycle helmet checklist, demonstration and individual practice and feedback. MAIN OUTCOMES AND RESULTS: Children in the experimental group showed a better knowledge of how to wear their helmets safely compared to the control group (F = 51.84, CI = 9.11-9.71) and retained this knowledge 1 year after participating in the BB&B programme. CONCLUSIONS: The BB&B programme is effective in teaching grade 2 children how to wear their helmets correctly, which is knowledge they retain for at least 1 year.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,345 · 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.

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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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