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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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 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

Citations12
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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