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Enregistrement W2039507481 · doi:10.1136/bjsm.2011.084038.4

Injuries and terrain park feature use among snowboarders in alberta

2011· article· en· W2039507481 sur OpenAlexaffabout
Kelly Russell, Willem Meeuwisse, Alberto Nettel‐Aguirre, Carolyn A. Emery, Nick Ruest, James Wishart, Brian H. Rowe, Claude Goulet, Brent Hagel

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Sports Medicine · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensUniversité LavalUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerrainMedicineOdds ratioPoison controlInjury preventionLogistic regressionEmergency medicineGeographyCartographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Snowboarding is a popular and risky winter sport. Snowboarders perform tricks on man-made features in terrain parks, which may introduce additional risk. Objective To determine snowboard terrain park feature-specific injury rates and risk factors. Design Case-control study with exposure estimation. Setting A terrain park at a resort in Alberta, Canada, used for recreational and competitive snowboarding. Participants Cases were snowboarders injured in the terrain park who presented to the ski patrol or local emergency department (ED) (n=334). Controls were non-injured snowboarders using the terrain park (n=1262). The number of snowboarder-runs in the terrain park was recorded. Participants were recruited for two winter seasons. Assessment of risk factors Cases were identified from resort patient care records (PCRs) and ED logs. The PCRs captured demographic and environmental risk factors and injury assessment. Injured snowboarders were telephoned to determine exposure (feature used), listening to music and drugs/alcohol. Randomly selected controls were interviewed. Main outcome measurements Overall and feature-specific injury rates (per 1000 runs) were calculated. Cases and controls were compared for risk factor prevalence using multiple logistic regressions to estimate adjusted OR (aOR) and 95% CI. Results The overall injury rate was 0.75 injuries/1000 runs. Injury rates were highest on jumps (2.56/1000 runs), the half-pipe (2.56/1000 runs) and kickers (0.61/1000 runs). Compared with rails, the adjusted odds of injury were significantly higher on the half-pipe (aOR=9.6; 95% CI 4.8 to 19.3), jumps (aOR=4.3; 95% CI 2.7 to 6.8), mushroom (aOR=2.3; 95% CI 1.1 to 4.4) and kickers (aOR=2.0; 95% CI 1.3 to 3.1). The odds of severe injury (present to ED) versus minor injury did not differ by feature. Conclusions The injury rates and odds of injury were highest on features that facilitate aerial maneouvers. Resorts may consider marking all features to indicate difficulty and associated injury risk.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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