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Enregistrement W2022375654 · doi:10.1136/bjsports-2014-093494.110

THE EFFECT OF REMOVING MAN-MADE JUMPS FROM SNOW-PARKS ON THE RISK OF SEVERE SKI-PATROL REPORTED INJURIES SUSTAINED BY SKIERS AND SNOWBOARDERS

2014· article· en· W2022375654 sur OpenAlexaffabout
Claude Goulet, Brent Hagel, Denis Hamel, Benoît Tremblay

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensMinistry of Education, Recreation and SportsUniversity of CalgaryInstitut National de Santé Publique du QuébecUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLogistic regressionInjury preventionPoison controlMedicineJumpJumpingRetrospective cohort studyOccupational safety and healthSuicide preventionDemographyPhysical therapyEmergency medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Evidence indicates that snow-park (SP) injuries are more severe than injuries on regular slopes. This prompted two major ski areas in the province of Québec, Canada, to remove all man-made jumps from their SPs before season 2007–08. Objective To determine if removing jumps from SPs reduced the prevalence of severe injuries for skiers and snowboarders. Design Retrospective study using ski-patrol Injury Report Forms (IRF). The proportion of severe injuries before (seasons 2000–01 to 2006–07) and after (seasons 2007–08 to 2009–10) SP jump removal was compared with proportions at other areas. Setting All ski areas in operation in the province (between 77 and 84). Participants Skiers and snowboarders who reported to the ski patrol with a SP injury at two ski areas before and after SP jumps were removed, and for all the ski areas with no SP jump removal. Risk factor assessment Risk factor data and injury outcomes were collected through IRFs. Main outcome measurements Severe injuries were defined based on type of injury or ambulance evacuation. The proportion of severe injuries before and after SP jump removal was compared with proportions at other areas. Logistic regression analysis was used to adjust the pre- and post change comparison for age, sex, skill level, helmet use, and type of activity. Results At the two hills that removed jumps, the proportion of severe injuries was 19.3% (600 severe SP injuries/3,109 all SP injuries) before and 14.5% (63/434) after the change, compared with 23.7% (2 679/11 324) and 22.1% (921/4 173) at other hills. The odds of severe injuries declined at the two areas that removed jumps (adjusted odds ratio [AOR]: 0.72; 95% CI: 0.54–0.97) with no change at other ski areas (AOR: 0.94; 95% CI: 0.83–1.08). Conclusions Results suggest that removing man-made jumps from SPs prevents severe injuries.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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