A Community-Based Model for Medical Management of a Large Scale Sporting Event
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.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».