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Enregistrement W2037233046 · doi:10.1097/jsm.0000000000000049

Ringette-Related Injuries in Young Female Players

2013· article· en· W2037233046 sur OpenAlexaffabout
Glenn Keays, Isabelle Gagnon, Debbie Friedman

Notice bibliographique

RevueClinical Journal of Sport Medicine · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSports injuries and prevention
Établissements canadiensMontreal Children's HospitalMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIce hockeyEmergency departmentInjury preventionBody contactMinor (academic)LeaguePoison controlPhysical therapyMedical emergencyPhysical medicine and rehabilitationNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To document the injuries sustained during organized ringette games. DESIGN: Retrospective data. SETTING: Canadian Children's Hospital Emergency Department. PATIENTS: Information reported by the Canadian Hospitals Injury Reporting Prevention Program on the injuries of 494 female ringette players (age, 10-17 years) between 2004 and 2010. ASSESSMENT OF RISK FACTORS: The injuries (types, body part, and mechanisms) presenting to emergency departments were compared between the 4 levels of minor organized ringette. MAIN OUTCOME MEASURES: Proportions of injuries by diagnosis, body site, and mechanisms. RESULTS: The common injuries noted were contusions and head injuries, fractures of the upper extremities, and contusions to both lower and upper extremities. Hospitalizations after injury were rare (1.0%). Body contacts, intentional or incidental, accounted for 63% of all injuries. The actual ringette (rubber ring) was not involved in any injury. CONCLUSIONS: Even though all types of contact are forbidden in ringette, our research showed that in minor leagues, a significant proportion of the injuries were caused by body contact. As with regular ice hockey, enforcing policies regarding contacts, use of proper equipment, good maintenance (ice conditions should be checked regularly), and proper skill training should help diminish these types of 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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