A Community-Based Model for Medical Management of a Large Scale Sporting Event
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To develop and assess a community-based model for medical coverage for a large multisport event. DESIGN: The model included pre-event risk stratification, a concise training program for all medical volunteers, and detailed medical control guidelines. Prospective data collection was performed using standardized injury reporting forms. SETTING: The 2005 World Masters Games in Edmonton, Alberta, Canada. PATIENTS: Approximately 21,600 athletes between the ages of 25 and 97 who were participants in the World Masters Games. INTERVENTIONS: A 4-category risk scale was developed and applied to each sport. Medical volunteers were provided intensive training and guided by concise medical control guidelines. Medical encounters were recorded using a standardized injury report form. MAIN OUTCOME MEASURES: Incidence of injury by sport. Rate of ambulance transportation. Rate of medication use. Relevance of medical control guidelines. RESULTS: Medical coverage for over 80 venues was provided by 243 volunteers. A total of 1767 medical encounters were documented, with an overall injury rate of 8.2% (95% CI, 7.9 to 8.5). The majority of injuries were of a minor nature. Only 35 (0.16%) athletes had injuries that required medication or ambulance transportation. Cardiopulmonary resuscitation and defibrillation was required in only 1 patient. CONCLUSIONS: The risk of injury during the World Masters Games appears to be low, and the risk of severe injury is extremely low. The described community-based model for medical coverage for multi-sport events appears to be safe and practical.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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